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DEPARTAMENT DE FARMÀCIA I TECNOLOGIA FARMACÈUTICA MODELADO FARMACOCINÉTICO DE CICLOFOSFAMIDA EN PACIENTES CON CÁNCER DE MAMA. Mª CARMEN LLOPIS GARCÍA

UNIVERSITAT DE VALÈNCIA Servei de Publicacions

2009

Aquesta Tesi Doctoral va ser presentada a València el dia 3 de juliol de 2009 davant un tribunal format per:

- Dra. Marina Herráez Domínguez - Dr. Antonio M. Rabasco Álvarez - Dra. Concepción Peraire Guitart - Dr. Juan José Torrado Durán - Dra. Matilde Merino San Juan

Va ser dirigida per: Dr. N. Víctor Jiménez Torres Dr. Vicente Germán Casabó Alós Dr. Juan José Pérez Ruixó ©Copyright: Servei de Publicacions Mª Carmen Llopis García

Dipòsit legal: V-4160-2010 I.S.B.N.: 978-84-370-7641-6

Edita: Universitat de València Servei de Publicacions C/ Arts Gràfiques, 13 baix 46010 València Spain

Telèfon:(0034)963864115

1

Modelado Farmacocinético de Ciclofosfamida en Pacientes con Cáncer de

Mama

Tesis Doctoral Presentada por:

Mª Carmen Llopis García Valencia, 2009

2

No hemos llegado al fin ni siquiera al principio pero tal vez si al fin del principio. Winston Churchil. 1972

3

A toda mi Familia, especialmente a Alejandro.

Modelado Farmacocinético de Ciclofosfamida en Pacientes con Cáncer de Mama

4

UNIVERSIDAD DE VALENCIA FACULTAD DE FARMACIA Departamento de Farmacia y Tecnología Farmacéutica

Los que suscriben, N. Víctor Jiménez Torres, Jefe del Servicio de Farmacia del

Hospital Universitario Dr. Peset de Valencia y Catedrático del Departamento de

Farmacia y Tecnología Farmacéutica, de la Universidad de Valencia; Vicente G.

Casabó Alós, profesores titulares del Departamento de Farmacia y Tecnología

Farmacéutica, de la Universidad de Valencia; Juan J. Peréz Ruixó, Director Científico

del Departamento de Farmacocinética y Metabolismo de Fármacos de AMGEN.

CERTIFICAN:

que la presente Memoria para optar al grado de Doctor por la Universidad de Valencia

ha sido realizada en el Hospital Universitario Dr. Peset de Valencia y en el

Departamento de Farmacia y Tecnología Farmacéutica de la Universidad de Valencia,

por el licenciado en Farmacia Mª Carmen Llopis García, cuyo título es:

“Modelado Farmacocinético de Ciclofosfamida en Pacientes con Cáncer de Mama”

ha sido desarrollada bajo la dirección compartida de los mismos y reúne todos los requisitos necesarios para su presentación, juicio y calificación.

N. V. Jiménez Torres V. G. Casabó Alós J.J. Pérez-Ruixó

Valencia, de de 2009. NOTA: Esta Memoria esta enmarcada dentro del proyecto de investigación “Modelado del

Comportamiento Farmacocinética-Farmacodinámico de la Ciclofosfamida a Dosis Altas en

Pacientes con Cáncer de Mama de Alto Riesgo” concedido por el Ministerio de Sanidad y

Consumo a través del Fondo de Investigación Sanitaria, expediente 97/0758 y cuyo investigador

principal es N. Víctor Jiménez Torres.

5

Quiero dedicar estas primeras líneas de agradecimiento al Dr. N. Víctor Jiménez

Torres, Dr. Vicente Casabó Alós y Dr. Juan José Pérez Ruixó, por la paciencia que han

tenido, el continuo esfuerzo y dedicación. Gracias por vuestro apoyo, trabajo,

sugerencias y correcciones.

Agradecer a Dr. Javier García Conde y a la Dra. Pilar Azagra la ayuda prestada

en el reclutamiento de pacientes y la recogida de datos en Hospital Clínico

Universitario.

Agradecer a Dr. Daniel Almenar y Dr. Santiago Olmos la ayuda prestada en el

reclutamiento de pacientes y la recogida de datos en Hospital Universitario Dr. Peset.

Agradecer al Hospital Universitario Dr. Peset y Hospital Clínico Universitario

campo de trabajo de esta tesis. También agradecer al personal de enfermería ambos

hospitales por su ayuda en la extracción de las muestras y en la recopilación de

información de la administración.

Agradecer a Dra. Clara Medina por la ayuda prestada para la determinación

cromatográfica de las concentraciones plasmáticas de ciclofosfamida.

Especialmente quiero agradecer a todos los profesionales sanitarios del Servicio

de Farmacia del Hospital Universitario Dr. Peset por su valiosa ayuda que me han

prestado.

Agradecer a Víctor Jiménez Arenas por su ayuda prestada.

Agradecer a Josep Maria Cendros por su ayuda prestada.

Agradecer a Pr. Alan Boddy CANCER RESEARCH UNIT en The School of

Medicine de la Universidad de Newcastle, Laboratorio de farmacología, Newcastle

(Inglaterra) por los conocimientos adquiridos en mi estancia breve.

Agradecer a Pr. Mats Karlsson Universidad de Uppsala, Divison de

Pharmacokinetics and drug Therapy Uppsala (Suecia) por los conocimientos

adquiridos en mi estancia breve.

Por último, quiero agradecer a toda mi familia por su apoyo durante estos años.

Valencia, de de 2009


6

NDICE

I. Introducción ............................................... 8

II. Objetivos ................................................. 13

III. Antecedentes ............................................ 15 III.1. Ciclofosfamida: características generales ...........................................15 III.1.1 Propiedades físico-químicas........................................................16 III.1.2 Propiedades farmacológicas........................................................22 III.1.3. Propiedades farmacocinéticas .....................................................30

III.2. Administración de Altas Dosis de Quimioterapia. .................... 40

III.3. Análisis Farmacocinético................................................. 52 III.3.1. Modelos farmacocinéticos .........................................................54

III.4. Análisis Cinético y Dinámico Individual ............................... 74 III.4.1. Datos experimentales y datos observacionales....................................75

III.5. Análisis Cinético y Dinámico Poblacional .............................. 76 III.5.1. Modelo farmacoestadístico poblacional...........................................78 III.5.2. Métodos de estimación de parámetros poblacionales.............................82

IV. Material y Métodos ..................................... 91

IV.1. Pacientes y Tratamiento Farmacoterapéutico ......................... 91 IV.1.1.Criterios de inclusión y exclusión de pacientes....................................92 IV.1.2.Tratamiento farmacoterapéutico ...................................................94

IV.2. Recogida de Datos de la Historia Clínica ............................... 97

IV.3. Técnica Analítica .......................................................... 98 IV.3.1. Material, soluciones madre y patrones ............................................98 IV.3.2. Método analítico .................................................................100

IV.4. Diseño del Estudio Farmacocinético .................................. 104

IV.5. Análisis Farmacocinético ............................................... 105 IV.5.1. Base de datos.....................................................................107

7

IV.5.2. Fichero control ...................................................................109 IV.5.3. Modelos farmacoestadísticos ....................................................109 IV.5.4. Desarrollo de los modelos farmacoestadísticos .................................117 IV.5.4.1. Selección del modelo farmacoestadístico .....................................117 IV.5.4.2. Exploración de las covariables.................................................121 IV.5.4.3. Efecto de la concentración de ciclofosfamida sobre su autoinducción. ......123 IV.5.4.4. Validación del modelo.........................................................124

V. Resultados y Discusión............................. 125

V.1. Pacientes y Tratamiento Farmacoterapéutico ........................ 125

V.2. Técnica Analítica ......................................................... 129

V.3. Análisis Farmacocinético ................................................ 130 V.3.1. Desarrollo de los modelos farmacoestadísticos..................................139 V.3.1.1. Selección del modelo farmacoestadístico ......................................141 V.3.1.2. Exploración de las covariables .................................................209 V.3.1.3. El efecto de la concentración de ciclofosfamida sobre su autoinducción.....214 V.3.1.4. Validación del modelo..........................................................217

VI. Conclusiones .......................................... 219

ANEXOS ...................................................... 221

BIBLIOGRAFíA .............................................. 263


8

I. INTRODUCCIÓN

Los planteamientos de prevención, detección, cribado, tratamiento y seguimiento

del cáncer de mama han evolucionado, en los últimos 30 años, a un ritmo altamente

satisfactorio. Dos resultados en salud significativos, como son mortalidad y detección

temprana de la enfermedad, son suficientemente representativos para evidenciar este

aserto. Para ambos se cuantifica una reducción en mortalidad del 30% y un incremento

en la probabilidad de detectar carcinoma en estadio cero o 1, respectivamente, hasta

en el 70% de las pacientes diagnosticadas de cáncer de mama.

Las diferentes vertientes interdisciplinares para el tratamiento del cáncer de mama

aún no han incluido recomendaciones, por ningún grupo de trabajo ni por sociedades

científicas, para el uso en la práctica clínica de modelos farmacocinéticos y

farmacodinámicos (PKPD). Una razón podría ser la ausencia de evidencia suficiente,

como sucede con las trece categorías de marcadores tumorales para cáncer de mama

Introducción

9

(Harris, 2007), para justificar su verdadera influencia en resultados significativos en

salud (supervivencia global, supervivencia libre de enfermedad, calidad de vida, menor

toxicidad o coste-efectividad).

Las dificultades para que cada paciente reciba las dosis óptimas de

antineoplásicos, durante todo su tratamiento, se sustentan en la amplia variabilidad en

su respuesta, a veces incluso con dosis individualizadas. Los determinantes de esta

variabilidad, se han tratado de fundamentar en los complejos procesos intracelulares y

en los mecanismos de acción y de resistencia de los citostáticos, por lo que como

criterio para predecir la respuesta en el paciente oncológico todavía se sigue utilizando

la relación de la dosis con la respuesta (Grochow, 1998). Sin embargo, este concepto

probabilístico se encuentra prácticamente superado porque la variabilidad en los

procesos acontece desde la prescripción del tratamiento hasta la respuesta en el

paciente; es multifactorial y no sólo explicable por la dosis.

Ante la ausencia de alternativas posológicas claras, los criterios convencionales

se siguen aplicando aunque no garanticen una correcta individualización de las dosis

de antineoplásicos (Jiménez, 2007); así, ante una situación de toxicidad se retrasa el

tratamiento o se reduce la dosis inicialmente calculada entre un 25% y un 50 %. Este

mismo criterio se aplica ante alteración de la función renal y a veces la hepática de los

pacientes; también en obesos y mayores de 70 años, considerando que se ha

optimizado el tratamiento antineoplásico.

El estado actual de la individualización posológica en el paciente oncológico,

basado en alternativas diferentes a las convencionales, se focaliza en la monitorización

de concentraciones plasmáticas de los fármacos y en el genotipado de los pacientes,

aunque ambas son escasamente utilizadas en la rutina asistencial, excepto para

fármacos como irinotecan, carboplatino, metotrexato o 5-Fluoruracilo, entre pocos más.

Se llega a evidenciar que el hecho destacable de la individualización posológica

de antineoplásicos, dirigida o basada en principios farmacocinéticos o

farmacogenómicos es su excepcionalidad; especialmente porque el conocimiento

generado durante estos últimos años, en el campo de la Genética y de la Biología


10

Molecular es muy superior al éxito obtenido cuando ésta información se ha trasladado

a la Farmacoterapia de enfermedades oncológicas.

Este marco conceptual es el alcance de la Presente Memoria de Tesis Doctoral,

realizada en el Servicio de Farmacia del Hospital Universitario Dr. Peset de Valencia,

con una población de pacientes adultas, diagnosticadas de cáncer de mama de alto

riesgo y tratadas con quimioterapia de intensificación según el protocolo STAMP-V en

el Hospital Clínico Universitario y Dr. Peset, ambos de Valencia.

La alta variabilidad en la respuesta cinética de ciclofosfamida por una parte y la

necesidad de administrar altas dosis, exigía caracterizar el comportamiento cinético de

este fármaco para alcanzar la individualización posológica; también para identificar

pacientes o subgrupos de población que se puedan beneficiar de estas estrategias

(Evans, 1998).

La dinámica de cambio en los esquemas quimioterápicos es, en general,

posiblemente la más elevada de toda la farmacoterapia moderna. Para el tratamiento

de cáncer de mama, en sus diferentes estadios también. Hay sin embargo un hecho

que le da actualidad a la presente Memoria y es que ciclofosfamida siempre está

incluida en los esquemas (Bornmann, 2005).

Esta situación evidencia que la escasa aparición de nuevos fármacos y el

resultado clínico, inferior al esperado, de los comercializados consolida a

ciclofosfamida como citostático estándar de la mayor parte de los esquemas

antineoplásicos, reforzando sus resultados clínicos por la complementariedad de las

nuevas terapias, en particular la aportada por los anticuerpos monoclonales e

inhibidores de receptores específicos.

En suma, el conocimiento de la respuesta cinética y dinámica de la ciclofosfamida

aportado y la cuantificación de su variabilidad interindividual e intraindividual en

pacientes, permitirá alcanzar la individualización posológica y optimizar su tratamiento

farmacoterapéutico. Estos tres aspectos son fundamentales para abordar la

Introducción

11

individualización posológica de este fármaco como quimioterápico en pacientes con

cáncer de mama (McLeod, 1995; Kaijser, 1998).


12

Objetivos

13

II. OBJETIVOS

Objetivo Principal:

Establecer un modelo estructural farmacocinético poblacional, en pacientes con

cáncer de mama de alto riesgo tratados con ciclofosfamida a dosis altas, para predecir

su respuesta individual.

Objetivos Secundarios:

Explorar mecanismos fisiológicos condicionantes de la autoinducción metabólica

de ciclofosfamida.

Detección de subpoblaciones de pacientes a través de parámetros de eliminación

de ciclofosfamida.

Plantear la influencia de covariables, a través del análisis exploratorio, sobre los

valores centrales de los parámetros farmacocinéticos de ciclofosfamida.

Antecedentes

15

III. Antecedentes

III.1. Ciclofosfamida: características generales

Desde su introducción en la práctica clínica en 1958, la ciclofosfamida ha sido y

continúa siendo uno de los agentes antineoplásicos más utilizado en el tratamiento

farmacoterapéutico del cáncer. Se trata de una mostaza nitrogenada con estructura

química de oxazafosforina sustituida (2-[bis (2-cloroetil) amino]tetrahidro-2H-1, 3,2-

oxazafosforina 2-oxido monohidrato) que actúa como agente alquilante. Este

profármaco requiere su bioactivación (4hidroxiciclofosfamida) en los microsomas

hepáticos (figura III.1).


16

Figura III. 1 Estructura química de ciclofosfamida.

III.1.1 Propiedades físico-químicas

En estado natural (monohidrato), es un polvo cristalino blanco o casi blanco,

soluble en lípidos. En disolución acuosa o en disolución de cloruro sódico (NaCl) al

0.9%, la solubilidad es inferior al 4% a temperatura ambiente. También es soluble en

alcohol, diclorometano, acetona y altamente soluble en cloroformo. Ciclofosfamida en

su forma anhidra es mucho menos estable y menos soluble en agua (Reynolds, 1996).

En solución acuosa, a concentraciones comprendidas entre el 1-2%, el pH es de 4-6 y

su punto de fusión está comprendido entre 49.5 y 53.0 ºC. Las presentaciones

comerciales de ciclofosfamida para inyección se preparan en mezcla con cloruro

sódico 0.9 %. La osmolaridad a la concentración de ciclofosfamida de 20 mg/mL es de

352 mOsm/L.

Ciclofosfamida se administra como mezcla racémica y existe escasa información

sobre el comportamiento cinético, dinámico y clínico de los enantiómeros considerados

individualmente. En la actualidad, el desarrollo de las columnas quirales en

cromatografía líquida de alta eficacia permite la separación e identificación de los

isómeros R- y S-ciclofosfamida en el plasma (Masurel, 1989).

III.1.1.1 Estabilidad

En disolución acuosa, la degradación de ciclofosfamida monohidrato puede ser

debida a procesos de hidrólisis, a la pérdida del ión cloruro o bien a ambos procesos

(Friedman, 1967). La cinética de degradación en estas condiciones es de primer orden.

El efecto de la temperatura sobre la degradación de ciclofosfamida ha sido estudiado

ampliamente en diferentes vehículos (tabla III. 1).

Antecedentes

17

En este contexto, Galleli y cols (1967) evidencian que las disoluciones de

ciclofosfamida de 4mg/mL en medio NaCl 0.9%, conservadas en envase de vidrio a

temperatura ambiente y sin protección de la luz, presentan un 3.5% de degradación a

las 24 horas de su preparación. Del mismo modo, Benvenuto y cols (1981)

comprueban que las mezclas intravenosas de ciclofosfamida de 6.6 mg/mL en glucosa

5% (G5%), conservadas en envases de vidrio y PVC a temperatura ambiente, sin

protección de la luz, son estables durante 24 horas.

Ahora bien, la pérdida de actividad de ciclofosfamida puede deberse bien a su

conservación a temperatura ambiente o bien a procesos de fotodegradación (Tesis

Doctoral Medina, 1999) (tabla III.1).

Tabla III. 1 Influencia de la temperatura y la protección de la luz en la estabilidad de mezclas intravenosas de ciclofosfamida preparadas en envase de PVC a concentración de 4 mg/mL.

Vehículo T(ºC) Luz* T90 (días) IC95% T90 (días)

No 2.91 2.39 - 3.71 24

Si 3.75 2.87 - 5.40 No 8.94 7.46 - 11.14

NaCl 0.9% 4

Si 10.83 8.30 - 15.66 No 3.98 3.66 - 4.39

24 Si 3.14 2.54 - 4.11 No 11.31 9.56 - 13.85

G 5% 4

Si 10.71 9.07 - 13.08 Luz*: Protección de la luz; T: Temperatura T90: Tiempo durante el cual la concentración de principio

activo es superior al 90% de la concentración inicial; G5%: Glucosa al 5%.

III.1.1.2 Métodos analíticos

La caracterización del comportamiento cinético de ciclofosfamida requiere la

utilización de métodos analíticos específicos y sensibles. Estos métodos deben ser

capaces de determinar ciclofosfamida y sus metabolitos, especialmente aquellos que


18

poseen actividad alquilante, como es 4hidroxiciclofosfamida (4OHCFA). En la

bibliografía se han descrito distintos métodos para la determinación de ciclofosfamida

en muestras de plasma y orina (tabla III.2).

Los límites de detección varían entre 0.1 y 40000 ng/mL en función del

procedimiento de extracción, la longitud de onda de detección y del detector

(Marjinson, 1986; Burton, 1988; Ekhart, 2007). Las condiciones cromatográficas no

difieren sustancialmente entre los distintos métodos publicados. Así, es habitual la

utilización de columnas C8 o C18, fases móviles compuestas por mezclas de acetonitrilo

y tampón fosfato.

Desde el punto de vista analítico, la determinación de 4hidroxiciclofosfamida en

muestras de sangre y/o plasma es muy compleja, ya que en ella confluyen una serie

de factores. Por un lado, las disoluciones de 4hidroxiciclofosfamida son altamente

inestables. En disolución acuosa la descomposición del producto es del 50%

aproximadamente a los 75 minutos (min) (c=1 mg/mL), e incluso inferior a los 8

minutos a concentraciones superiores (c=50mg/mL). M Johansson y col realizaron un

estudio sobre la estabilidad de 4hidroxiciclofosfamida en muestras de sangre y plasma.

En sangre humana el tiempo de vida media de 4hidroxiciclofosfamida a 37ºC es 4 min;

sin embargo si las muestras se conservan a 4ºC no se observa degradación después

de 1h. A temperatura ambiente el tiempo de vida media de 4hidroxiciclofosfamida en

plasma es de 8 min, pero si las muestras se desproteinizan previamente,

4hidroxiciclofosfamida permanece estable al menos 1 h. Conservadas a –70ºC las

muestras de plasma y plasma desproteinizado resultan estables al menos 4 meses

(Johansson, 1994).

Antecedentes

19

Tabla III. 2 Métodos de análisis propuestos para la determinación de ciclofosfamida en plasma y orina.

Técnica Detector LD (ng/mL) Referencia

CLAE-EM**

CG**

CG**

CLAE**

Colorim

CG-EM**

EM

Nitrógeno-fósforo

Nitrógeno-fósforo

UV-Vis

UV-Vis

Captura electrónica

15

5

50

50

20*

100

Baumann, 1999

Bohnenstengel, 1995

Huitema, 1998

Huitema, 2000a

Mohamed, 1994

Momerency, 1994

CG-EM

CLAE

CLAE

Polar/colorim

CG**

CG**

CG

CG-EM**

CLAE

CCF

CLAE

CLAE

CLAE**

CLAE**

CLAE

CLAE

CLAE

EM

UV-Vis

UV-Vis

UV-Vis

Nitrógeno-fósforo

EM

EM(SIM)

FID

UV-Vis

Densitometria

UV-Vis

UV-Vis

EM

UV-Vis

EM

EM

EM

0.2

300

1000

10*

50

5

0.1

1000

20*

1000

300

300

700

700

12.5-3333

50-5000

200-40000

Sessink, 1993

Rustum, 1987

Burton, 1988

Ellaithy, 1984

Van den Bosch, 1981

Bahr, 1981

Momerency, 1994

Lambrechts, 1990

Masurel, 1989

Hadidi, 1988a

El Yazigi,1986

Hardy, 1984

Sottani, 1998

Medina, 1999

Sadagopan, 2001

E. de Jonge, 2004a

Ekhart, 2007

LD: Límite de determinación; *unidades expresadas en µg/mL; ** determinación de ciclofosfamida (CFA) y metabolitos; CG: cromatografía gaseosa; EM: espectroscopia de masas; CLAE: cromatografía líquida de alta eficacia; CCF: cromatografía en capa fina; UV-Vis: ultravioleta visible; FID: Flame ionization detection; SIM: Single ion monitoring.

La cromatografía líquida en fase reversa con detección fluorescente y UV-V ha


20

sido también utilizada para la determinación de 4hidroxiciclofosfamida. J.E. Wright y

col utilizaron una columna de tipo fenilo y detección fluorescente para la determinación

de la hidroxiquinolona formada tras la reacción de la acroleína, obtenida por

descomposición de 4hidroxiciclofosfamida, con 3-hidroxilaminas y molibdato amónico

se centrifuga y el sobrenadante se calienta a 100ºC durante 50 min protegiendo la

muestra de la luz. Para efectuar la detección, se utiliza un sistema de derivatización

postcolumna en el que se acidifica el eluyente con trifluoracético. Se han descrito

algunas limitaciones del método relacionadas con la pérdida de acroleína por unión a

proteínas, glutatión y con la obtención de valores anormalmente altos causados por la

descomposición de conjugados acroleina-tiol oxidados para formar acroleina (Wright,

1995 y Teicher, 1996).

El empleo de detección uv-visible tras la separación cromatográfica requiere el

empleo de reactivos cromógenos ya que la absortividad molar de

4hidroxiciclofosfamida a la longitud de onda de máxima absorción, 190 nm, es baja.

Sin embargo, en medio ácido se produce la ruptura del anillo de 4hidroxiciclofosfamida

desplazando el equilibrio tautómero hacia la formación de aldofosfamida, especie

química que contiene un grupo cetona. Aprovechando esta reacción se han propuesto

una serie de métodos para la determinación de 4hidroxiciclofosfamida basados en la

reacción de dicho grupo con algunos reactivos selectivos de grupo carbonilo.

Belfayol L y col propusieron el uso de semicarbacida como reactivo derivatizante

de 4hidroxiciclofosfamida (Belfayol, 1995). También ha sido utilizado por Ekhart

(Ekhart, 2007).

Se ha descrito un procedimiento para la determinación de 4hidroxiciclofosfamida

basado en la separación mediante cromatografía líquida en fase reversa del derivado

formado por reacción de 4hidroxiciclofosfamida con p-nitrofenilhidracina (PNFH)

realizando la detección en el visible a 400nm (Slattery, 1996).

Johansson M y col propusieron la utilización del reactivo 2,4-dinitrofenilhidracina

(2,4DNFH) para la derivatización de 4hidroxiciclofosfamida en medio ácido

(Johansson, 1994). En la tabla III.3., a modo de resumen, se muestran algunas de las

Antecedentes

21

técnicas analíticas más utilizadas para la determinación de 4hidroxiciclofosfamida junto

con su límite de detección.

Tabla III. 3 Métodos de análisis propuestos para la determinación de 4hidroxiciclofosfamida en plasma.

Técnica Detector LD (ng/mL) Referencias

CG EM 25 Anderson, 1995 CLAE EM 30 Baumann, 1999 CLAE UV 25 Belfayol, 1995 CLAE UV 700 Huitema, 2000a CLAE EM 5-2500 E.de Jonge, 2004a CLAE EM 50-5000 Ekhart, 2007 CLAE UV 22 Johansson, 1994 CLAE EM 30 Juma, 1980 CLAE EM 30 Kalhorn, 1999 CLAE UV 5 Medina, 1999

LD: Límite de determinación; CG: cromatografía gaseosa; EM: espectroscopia de masas; CLAE: cromatografía líquida de alta eficacia; UV: ultravioleta.

En relación con la identificación del comportamiento cinético quiral, en la literatura

hay numerosos estudios (Ariëns, 1984; Patil, 1970; O`NeiII, 1975; Sastry, 1973; Smith,

1984) comparando los efectos farmacodinámicos en animales. Estos estudios han

demostrado que los enzimas que catalizan las reacciones son estereoselectivas.

A su vez, se detectan diferencias farmacocinéticas para los enantiómeros de un

fármaco en la absorción, aclaramiento metabólico, aclaramiento renal, unión a tejidos y

proteínas (Crom, 1992).

La estructura esteroquímica de ciclofosfamida e ifosfamida está relacionada con

su eficacia y toxicidad (Williams, 1999). En este contexto, un estudio de 12 pacientes

informa que diferencias en el aclaramiento de formación de los enantiómeros R y S

ciclofosfamida CL(R)=0.25 es el doble que (S) 0.14 L/h. Asimismo, la capacidad de

metabolización (R,S)–ciclofosfamida para adultos y niños R: 42 v.s. 74 % y para S: 48

v.s. 77% respectivamente. Sin embargo, para sus metabolitos dicloroetilados es mayor


22

R (25 v.s. 1.9 %) que para S (38 v.s. 3.6 %). Con este modelo se pretende evaluar el

porcentaje de dosis de ciclofosfamida que es transformada a su metabolito tóxico o

activo (Williams, 1999).

Los métodos para la determinación de los enantiómeros de ciclofosfamida, tanto

de cromatografía de líquidos (Masurel, 1990; Corlett, 1994) como en gases, (Boos,

1991; Blaschke, 1986; Young; 1989; Kaijser; 1997;Graville, 1993), utilizan como fase

estacionaria una fase quiral y como fase móvil una aquiral; sólo en uno de estos

trabajos describe una reacción de derivatización precolumna, por tanto, se trata de una

metodología analítica poco desarrollada y de amplia variabilidad en sus resultados.

Los diferentes métodos para la determinación de los enantiómeros de

ciclofosfamida son descritos en la tabla III.4.

Tabla III. 4 Métodos de análisis propuestos para la determinación de los enantiómeros de ciclofosfamida en plasma.

Técnica Detector LD (ng/mL) Referencias CLAE EM 30 Baumann, 1999 CLAE UV 25 Belfayol, 1995

CG EM 25 Corlett, 1994 CLAE UV 22 Johansson, 1994 CLAE EM 30 Kalhorn, 1999 CLAE UV-Vis 30 Rustum, 1987

CG EM 15 Williams, 1999

CG: cromatografía gaseosa; EM: espectroscopia de masas; CLAE: cromatografía líquida de alta eficacia; UV-Vis: ultravioleta visible.

III.1.2 Propiedades farmacológicas

Mecanismo de acción

Como la mayoría de los agentes alquilantes, el mecanismo de acción se basa en

la alquilación de las bases nitrogenadas del ADN. La alquilación provoca la pérdida de

Antecedentes

23

la configuración espacial de las cadenas de ADN e imposibilita la síntesis del ADN

durante la mitosis y de esta forma ocasiona la muerte celular. En este sentido, García y

cols (1988) demostraron que el poder citotóxico del fármaco se correlaciona con el

grado de enlaces covalentes formados entre las dos cadena de ADN. Aunque este

compuesto puede formar uniones covalentes con otras moléculas (agua, aminoácidos,

proteínas, etc.), el sitio de unión preferente son las bases púricas y pirimidínicas de la

doble cadena de ADN.

La membrana celular es impermeable al paso de la mostaza fosforamida puesto

que se encuentra ionizada a pH fisiológico (pKa = 4.75). Sin embargo, ciclofosfamida,

4hidroxiciclofosfamida y aldofosfamida, pueden atravesar la membrana de las células

según los gradientes de concentración. En el interior de las células las oxidasas de

función mixta catalizan la reacción de hidroxilación de ciclofosfamida a

4hidroxiciclofosfamida y la degradación intracelular espontánea de

4hidroxiciclofosfamida y aldofosfamida origina la formación de la mostaza fosforamida

que posee capacidad alquilante (Moskwa, 1985; Boyd, 1986). En este sentido,

ciclofosfamida, 4hidroxiciclofosfamida y aldofosfamida se consideran como moléculas

transportadoras de mostaza fosforamida hasta el interior de las células.

Ahora bien, en el interior de las células neoplásicas de muchos tumores humanos

no existe una cantidad suficiente de oxidasas de función mixtas como para catalizar la

reacción anterior. En estos casos, 4hidroxiciclofosfamida reacciona con los grupos

tioles de distintas moléculas y da lugar a compuestos resistentes a la degradación

enzimática del aldehído deshidrogenasa (ALDH), sin posibilidad de formar

espontáneamente la mostaza fosforamida (Hohorst, 1976). No obstante, el equilibrio

existente entre estos compuestos y 4hidroxiciclofosfamida origina una formación

sostenida de mostaza fosforamida, directamente proporcional a la cantidad de

compuestos con estructura alquiltio, que garantiza el mantenimiento de la actividad

alquilante durante un periodo de tiempo más prolongado. La elevada selectividad y

especificidad de la ciclofosfamida se debe probablemente a 4hidroxiciclofosfamida y la

posibilidad de liberar mostaza fosforamida en las células tumorales (Colvin, 1990).


24

Factores que alteran la sensibilidad de la célula

La variabilidad de los procesos farmacocinéticos de ciclofosfamida condiciona la

distinta cantidad de fármaco que accede a las células y la variabilidad

farmacodinámica provoca diferencias interindividuales en la respuesta terapéutica o

tóxica debido a la sensibilidad de la célula al agente quimioterápico.

El proceso de detoxificación más importante de los metabolitos activos de

ciclofosfamida es la oxidación de la aldofosfamida y la formación de carboxifosfamida

mediante la acción de diferentes isoenzimas de ALDH. El aumento de la actividad de la

ALDH ha sido asociado con el desarrollo de resistencia al tratamiento con

ciclofosfamida (Sreerama, 1993). Este hecho explica porque células con elevada

actividad de ALDH, como las células hematológicas pluripotenciales o las células de

las mucosas, quedan protegidas de la acción citotóxica de ciclofosfamida (Kastan,

1990). Estos resultados se han comprobado en estudios animales donde la

administración concomitante de cianamida, inhibidor de ALDH, junto con

ciclofosfamida provoca un aumento de la toxicidad hematológica (Moore, 1991).

El glutatión intracelular es un agente protector del daño citotóxico de los agentes

alquilantes. La depleción intracelular mediante inhibidores de la síntesis de glutatión,

como butionina-sulfoximina (BSO) o ácido etacrínico, incrementan la sensibilidad

celular a los agentes alquilantes, como el melfalán o ciclofosfamida (Gallo, 1995;

Friedman, 1989). Por el contrario, cabría pensar que concentraciones elevadas de

glutatión intracelular se podrían asociar con resistencia al tratamiento con

ciclofosfamida, u otros agentes alquilantes; sin embargo, el papel que desempeña el

glutatión intracelular en la resistencia a los agentes alquilante es todavía desconocido

(Moore, 1991).

Aplicaciones terapéuticas

Como fármaco antineoplásico, ciclofosfamida es particularmente útil por su amplio

espectro de acción, facilidad de administración y versatibilidad de dosis que pueden

ser administradas. De hecho ciclofosfamida forma parte de protocolos de quimioterapia

de primera línea que se administran a pacientes diagnosticados de neuroblastoma,

Antecedentes

25

retinoblastoma, micosis fungoide, enfermedad de Hodgkin y linfomas malignos (linfoma

linfocítico nodular o difuso, linfoma de células mixtas, linfoma histiocítico y linfoma de

Burkitt), mieloma múltiple, leucemia linfocítica crónica y cáncer de mama.

En el tratamiento del cáncer de mama, la monoterapia con ciclofosfamida produce

una respuesta objetiva en el 35% de los pacientes. Su utilización con otros fármacos,

provoca respuestas objetivas en el 90% de los pacientes. En este sentido, en la

actualidad la administración de protocolos de quimioterapia basados en ciclofosfamida

se considera de elección en el tratamiento de los pacientes con cáncer de mama.

Dosificación y vías de administración

Ciclofosfamida se administra por vía oral a dosis comprendidas entre 100 y 200

mg/día. La administración de dosis más altas de 600 a 1000 mg/m2, repetidas cada 3-4

semanas se realiza por perfusión intravenosa continua de 96 horas, requiere soporte

hematopoyético bien con trasplante de médula ósea, bien con infusión de precursores

hematopoyéticos periféricos.

Toxicidad y efectos adversos

Toxicidad hematológica. Los efectos adversos más frecuentes y limitantes de

dosis de ciclofosfamida se producen en la médula ósea y en comparación con otras

mostazas nitrogenadas, son más fácilmente reversibles tras la interrupción del

tratamiento. Los efectos adversos más frecuentes son leucopenia, trombocitopenia,

anemia y raramente hipoprotrombinemia. La mielodepresión de la médula ósea se

produce debido a la constante renovación de las células hematopoyéticas, que las

hace muy vulnerables a los citostáticos. Cuando esto se produce, las células

sanguíneas circulantes no se reproducen y su vida media justifica la aparición diferida

de las alteraciones en el hemograma. De hecho, la médula ósea tiene reservas de

precursores de leucocitos durante 8-15 días. Por este motivo, la leucopenia no se

observa en sangre periférica hasta el décimo día después de aplicar la dosis de

tratamiento y su duración puede prolongarse durante 14-28 días.


26

La leucopenia es el efecto adverso más frecuente que obliga a esperar 3-4

semanas antes de administrar el siguiente ciclo de quimioterapia y realizar un recuento

leucocitario con fórmula granulocitaria antes de cualquier ciclo. Si las cifras de

leucocitos o de granulocitos son normales, el paciente recibirá el 100% de la dosis

prevista. Si las cifras de leucocitos están entre 2-3.9·109 /L o las de granulocitos entre

1-1.9·109 /L se administrará el 50% de la dosis y si las cifras son inferiores a las

citadas, no será posible administrar la nueva tanda y se realizará un nuevo

hemograma al cabo de una semana. Durante el periodo de neutropenia es frecuente la

aparición de fiebre, más aún si se utilizan dosis altas donde la neutropenia es de

mayor duración.

En ocasiones, los factores estimulantes de colonias granulocíticas (G-CSF) y

granulocíticas-monocíticas (GM-CSF) son utilizados para poder administrar la dosis

completa del protocolo de quimioterapia cuando en el ciclo anterior se originó una

neutropenia severa o bien para acortar el período de neutropenia en los tratamientos

de intensificación con soporte hematopoyético de médula ósea. Las dosis

administradas de G-CSF son de 5 a 10 mg/kg/día hasta que la cifra de neutrófilos se

mantenga durante 3 días superior a 1·109 /L.

La trombocitopenia es menos frecuente que la leucopenia y se manifiesta a los 10-

14 días de la administración de la quimioterapia. La aparición diferida de esta toxicidad

no se debe a la existencia de reservas medulares, sino a la vida media de las

plaquetas (8-10 días). Si el recuento de plaquetas es superior a 100 ·109 /L se

administrará el 100% de la dosis. Entre 75 - 99·109 /L se administrará el 25% de la

dosis. Si las cifras son inferiores, se retrasará la tanda una semana y se repetirá de

nuevo la analítica.

La anemia es menos frecuente y se detecta más tarde que la leucopenia y la

trombocitopenia, ya que los hematíes permanecen 120 días en la sangre periférica. La

anemia aparece tras la administración de dosis elevadas o tratamientos prolongados.

En algunas ocasiones, los pacientes tratados con ciclofosfamida dan positivo el test de

Coombs y desarrollan anemia hemolítica. Ante una trombocitopenia o anemia grave se

transfundirá concentrado de plaquetas y/o hematíes según corresponda.

Antecedentes

27

Toxicidad gastrointestinal y hepática. Anorexia, náuseas y vómitos son muy

frecuentes, especialmente cuando se administran altas dosis. Existe una amplia

variabilidad interindividual en la intensidad y forma de aparición, destacar que la

aparición de náuseas y vómitos se producen de forma diferida, es decir, transcurridas

entre 9 y 18 horas desde su administración y suele responder adecuadamente al

tratamiento con antieméticos de tipo benzamídico (p. ej. metoclopramida) y/o

antagonistas de los receptores 5-HT3 de la serotonina (p.ej. ondansetrón, granisetrón o

tropisetrón). Ocasionalmente, puede aparecer diarrea, colitis hemorrágica, mucositis y

más raramente estomatitis aftosa, otras ulceraciones del tracto digestivo, enterocolitis y

hepatotoxicidad. Cuando la exposición a la ciclofosfamida es mayor puede ocasionar

una enfermedad veno-oclusiva en el hígado, incrementando la toxicidad del órgano (E.

de Jonge, 2006).

Toxicidad en el tracto genitourinario. El 20% de los pacientes en tratamiento

con ciclofosfamida experimentan cistitis hemorrágica no bacteriana. Esta complicación

es más frecuente en la población pediátrica y tras la administración de ifosfamida, en

lugar de ciclofosfamida.

El tratamiento profiláctico incluye la hidratación y la asociación de productos ricos

en grupos -SH, como N-acetilcisteína o el 2-mercanosulfonato sódico (MESNA). El

MESNA interacciona con los metabolitos urotóxicos de ciclofosfamida y disminuye la

incidencia y severidad de la cistitis hemorrágica. La administración del MESNA

provoca el aumento de la excreción urinaria de cisteína, que reacciona con la acroleína

presente en la orina y contribuye a los efectos uroprotectores (Stillwell, 1988).

Como consecuencia de una acción tóxica sobre el túbulo renal puede aparecer un

cuadro de retención hídrica sin edema y con hiponatremia a dosis superiores a los 50

mg/kg, que puede ocasionar nefrotoxicidad, necrosis tubular aguda y uretritis

hemorrágica. En la mayoría de los casos estas lesiones suelen revertir tras la

interrupción del tratamiento con ciclofosfamida.

Toxicidad pulmonar. La toxicidad pulmonar se manifiesta en forma de fibrosis

pulmonar intersticial que, en algunas ocasiones puede ser de pronóstico fatal. En


28

comparación con otros agentes alquilantes, como las nitrosoureas, este efecto adverso

se produce con menor frecuencia tras la administración de ciclofosfamida. Su aparición

se ha asociado a la administración de dosis altas durante un periodo largo de tiempo.

El mecanismo desencadenante de este fenómeno parece ser la citotoxicidad directa

sobre el epitelio pulmonar que provoca alveolitis y fibrosis. En algunos casos, la

interrupción del tratamiento y la administración de corticoides se ha mostrado como

una alternativa efectiva.

Toxicidad dermatológica. La administración de ciclofosfamida a dosis

convencionales provoca alopecia en el 33% de los pacientes y se produce tres

semanas después del inicio del tratamiento. Las implicaciones sociológicas y

psicológicas de este efecto adverso obligan a informar al paciente antes del inicio del

tratamiento. Además, aunque generalmente se trata de una complicación reversible, el

nuevo cabello puede ser de color y textura diferentes al original. La alopecia

permanente esta asociada a la alta exposición a carboplatino, tiotepa y tepa que se

administra junto con la ciclofosfamida (E. de Jonge, 2002).

Toxicidad cardiaca. La cardiotoxicidad es una complicación del tratamiento con

ciclofosfamida que se manifiesta a dosis superiores a los 60 mg/kg/día y es la toxicidad

limitante de dosis en la administración de quimioterapia mieloablativa. De hecho, se

han documentado casos de muertes tras la administración de dosis de 4 g cada 24

horas durante 4 días en un ensayo clínico en fase I (American Hospital Formulary

Service, 1998).

Carcinogenicidad y teratogenicidad. Algunos pacientes que han recibido

tratamiento con ciclofosfamida han experimentado el desarrollo de tumores

secundarios, entre los que destacan enfermedades linfoproliferativas y

mieloproliferativas y el cáncer de vejiga. Aunque la relación causal no esta bien

establecida, la posibilidad de desarrollar tumores secundarios a la administración de

ciclofosfamida debe ser considerada para establecer en cada paciente individual la

relación beneficio-riesgo del tratamiento farmacoterapéutico que este va recibir.

Antecedentes

29

El desarrollo de neoplasias secundarias ocurre más frecuentemente en aquellos

pacientes diagnosticados de enfermedades mieloproliferativas y linfoproliferativas o

enfermedades autoinmunes que recibieron tratamiento con ciclofosfamida entre otros

fármacos.

En la actualidad se dispone de suficientes datos para afirmar que la incidencia a

largo plazo de otros tumores sólidos o leucemias secundarias es significativamente

mayor en mujeres diagnosticadas de cáncer de mama subsidiarias de tratamiento con

regímenes quimioterápicos basados en ciclofosfamida que en la población general.

Así, se estima que entre 1 y 10 pacientes de cada 10000 que reciben ciclofosfamida

durante 6 meses de tratamiento adyuvante sistémico desarrollará una leucemia en los

10 años siguientes al diagnóstico de cáncer de mama (Curtis, 1992).

Embarazo, fertilidad y lactancia. Cuando ciclofosfamida se administra durante el

primer trimestre del embarazo el riesgo de teratogenia y muerte fetal es elevado, pero

siempre inferior al originado por los antimetabolitos análogos del ácido fólico. Durante

el segundo y tercer trimestres del embarazo el riesgo de desarrollar teratogenicidad se

reduce al mínimo.

Entre el 10-30% de los pacientes en tratamiento con ciclofosfamida desarrollan

una atrofia del tejido reproductor, con oligospermia e incluso, aplasia germinal en los

varones y amenorrea en las mujeres. Ambas afectaciones pueden ser reversibles y

están asociadas con las dosis administradas y la duración del tratamiento. En casos

extremos, puede aparecer esterilidad, que puede ser de carácter permanente, tanto en

hombres como en mujeres.

Dado que ciclofosfamida se distribuye a la leche materna, la administración a las

madres con niños en periodo de lactancia materna debe evitarse con el fin de no

ocasionar la toxicidad iatrogénica en el niño.


30

Interacciones farmacológicas

Las interacciones farmacológicas se producen cuando la administración

concomitante de dos o más fármacos provoca alteraciones en el comportamiento

cinético y dinámico de al menos unos de los fármacos administrados. En este sentido,

la administración concomitante de algunos fármacos con ciclofosfamida puede alterar

el comportamiento cinético y dinámico de este fármaco y comprometer la eficacia y

seguridad del tratamiento farmacoterapéutico instaurado. Del mismo modo,

ciclofosfamida puede alterar el comportamiento de otros fármacos cuando ambos se

administran concomitantemente. Esta subdivisión se utiliza para la descripción de las

interacciones farmacológicas que pueden aparecer en los pacientes subsidiarios de

tratamiento con ciclofosfamida.

Las interacciones a nivel farmacocinético de mayor importancia son las que

aparecen cuando ciclofosfamida se administra junto con alopurinol, antagonistas H2,

barbitúricos, cloramfenicol, sulfafenazol y dapsona entre otros.

Las interacciones a nivel farmacodinámico de mayor importancia clínica son las

que aparecen cuando ciclofosfamida se administra junto con azatioprina, fármacos

opiáceos y pentostatina entre otros.

III.1.3. Propiedades farmacocinéticas

La adecuada descripción de la farmacocinética de la ciclofosfamida y sus

metabolitos ha sido posible. Aunque no se entiende completamente el papel de los

metabolitos de la ciclofosfamida respecto a la eficacia y toxicidad en los tratamientos

con ciclofosfamida. Sin embargo, la relación entre toxicidad y exposición a

ciclofosfamida y sus metabolitos ha sido establecida. Las variaciones en el balance

metabólico activación y inactivación debido a la propia autoinducción de la

ciclofosfamida, la interacción fármaco-fármaco y las diferencias individuales que han

sido reportadas, sugieren la posibilidad para la optimización de las terapias con

ciclofosfamida. El conocimiento de la farmacocinética de la ciclofosfamida y la

Antecedentes

31

posibilidad de monitorizarla, puede ser útil para mejorar su índice terapéutico (E. de

Jonge, 2005a).

Absorción

La ciclofosfamida presenta buena absorción oral y alcanza la concentración

máxima transcurrida 1 hora desde su administración. Mathias y cols (1984)

cuantificaron la biodisponibilidad en magnitud mediante la relación del área bajo la

curva tras la administración por vía oral y por vía intravenosa, AUCpo/AUCiv. Según

estos autores, la biodisponibilidad en magnitud está comprendida entre 0.87 y 0.96.

Distribución

Aproximadamente el 20% de ciclofosfamida se une a las proteínas plasmáticas y

a las dosis utilizadas en la práctica clínica diaria no existe evidencia de tratarse de un

proceso saturable o dosis-dependiente. Los metabolitos del profármaco se unen en

mayor proporción a las proteínas plasmáticas, pero ninguno de ellos supera el umbral

del 70%. El volumen aparente de distribución es similar al del agua corporal total y se

encuentra comprendido entre 0.54 y 1.1 L/kg (Edwards, 1980; Grochow, 1983). Los

parámetros farmacocinéticos tras la administración intravenosa se muestran en las

tablas III.5 y III.6, para ciclofosfamida y su metabolito 4hidroxiciclofsfamida.

Ciclofosfamida y sus metabolitos no atraviesan la barrera hematoencefálica y las

concentraciones alcanzadas en líquido cefalorraquídeo no son lo suficientemente

grandes como para ser utilizada en el tratamiento de las leucemias meníngeas.


32

Tabla III. 5 Parámetros farmacocinéticos de ciclofosfamida.

Dosis Nº Pat. CL (L/h) V (L) T1/2 (h) UPP

(%) Referencia

6-80 mg/kg 26 - 0.64 6.45 13 Bagley, 1973 1 g/m2 23 4.33 0.57 6.2 14 Bailey,1991

500mg/m2 100 mg/kg

12 0.49 0.45

2.7 2.7

4.8 19 30

Busse,1997

4 g/ m2 12 1.74/3.84 0.64 - - Chen,1995 4-6 g/ m2 35 3.03 43.7 - - E.de Jonge, 2005a 4-6 g/ m2* 49 1.76ª/2.91b 31.9 - - E.de Jonge, 2004b 60 mg/kg 19 - - 8.7±4.6 16 Fasola,1991 6g/ m2** 14 1.14ª/1.76b 9.75/21.5 - - Hassan, 1999

6-4g/ m2* 46 1.62ª/5.36b 32.5 - - Huitema, 2002 6-4g/ m2* 34 1.58ª/4.76b 31.0 - - Huitema, 2001 60 mg/kg 12 5.6 - 5 - Moore, 1991 100 mg 40 - 0.57 7.0 - Mouridsen, 1976

500-800 mg 7 4.0 0.71 8.0 - Juma, 1979 6g/ m2 41 1.93 21.30 - - Peréz-Ruixó,1999

150-400 mg/m2

16 -

4.2 -

0.52 0.70

7.6 8.2

- 13

Powis, 1987 Juma, 1979

60 mg/kg 18 4.0 0.51 6.8 - Ren, 1998 120mg/kg 7 - - 5.2±1.8 - Slattery,1996 370-2490

mg/m2 38*****

2.9 0.26 3.2 - Yule, 1996

600 mg/m2*** 65 4.23 34.6 - - Joerger, 2007 400 mg/m2**** 22 1.83ª/1.79b 13.1 - - McCune, 2008

45 mg/kg 20 0.0286b,$,^ 0.694$ - - Salinger, 2006

Abreviaturas: CL = aclaramiento plasmático total, V = volumen de distribución; T1/2 = semivida de eliminación; UPP =

unión a proteínas plasmáticas.* Infusión 1 hora durante 4 días;** infusión 96 h;***infusión 15min **** niños, infusión 30

min.***** edades entre 0.17 y 18 años.ª aclaramiento no inducible y b aclaramiento inducible.$ unidades normalizadas

por Kg.^ aclaramiento no inducible = 0.00895(edad/36.8)-0.945.

Antecedentes

33

Tabla III. 6 Parámetros farmacocinéticos de 4hidroxiciclofosfamida.

Dosis NºPat CL(L/h) V (L) T1/2 (h) Referencia

500mg/m2 12 3.6 - - Busse,1997 4 g/ m2 12 0.60 0.64 - Chen,1997 6g/ m2 14 300 30 - Hassan,1999 6-4g/ m2* 46 170 1 - Huitema,2002 6-4g/ m2* 34 206 1 - Huitema,2001

Abreviaturas: CL = aclaramiento plasmático total, V = volumen de distribución;

T1/2 = semivida de eliminación;* Infusión 1 hora durante 4 días.

Metabolismo

Ciclofosfamida es un profármaco cuya bioactivación enzimática es necesaria para

garantizar sus efectos citostáticos (figura III.2) (Moore, 1991; Boddy, 2000). La

hidroxilación del carbono en posición 4 es la primera reacción metabólica de la

ciclofosfamida. Esta reacción se produce en los microsomas hepáticos a través de los

sistemas enzimáticos de las subfamilias 2A6, 2B6, 2C, 3A4 y 3A5 del complejo

enzimático del citocromo P 450 (CYP) (Chang, 1993; Chang, 1997a; Busse, 1997). El

principal metabolito de esta reacción es 4hidroxiciclofosfamida, que se encuentra en

equilibrio tautomérico con su forma ceto, la aldofosfamida. La aldofosfamida mediante

una reacción de β-eliminación origina la mostaza fosforamida, con actividad alquilante

y la acroleína, compuesto urotóxico responsable de la cistitis hemorrágica. Esta

reacción no enzimática es catalizada por compuestos básicos, proteínas, como la

albúmina y posiblemente algunos enzimas intracelulares como las 3’-5’ exonucleasas

(Hohorst, 1986; Moore, 1991).


34

Ciclofosfamida 2-decloroetilciclofosfamida cloroacetaldehído

4hidroxiciclofosfamida 4ketociclofosfamida

aldofosfamida carboxifosfamida

mostaza fosforamida acroleína

Figura III. 2 Vía metabólica de ciclofosfamida. Los enzimas encargados de catalizar las reacciones de metabolización de ciclofosfamida son: 1) complejo enzimático del citocromo P-450, 2) reacción no enzimática, 3) citocromo P-450 subfamilia 3A4, 4) e 5) isoenzimas de aldehído deshidrogenasa.

Simultáneamente a la formación de los metabolitos activos de ciclofosfamida,

4hidroxiciclofosfamida, aldofosfamida y mostaza fosforamida, se produce la excreción

urinaria de ciclofosfamida inalterada y tres reacciones metabólicas que originan los

metabolitos inactivos decloroetilciclofosfamida, cetociclofosfamida y carboxifosfamida.

La oxidación de la cadena lateral de ciclofosfamida, mediada por CYP3A4, origina

decloroetilciclofosfamida y cloroacetaldehído, compuesto con propiedades

neurotóxicas (Bohnenstengel, 1995). Sin embargo, el proceso de detoxificación más

importante es la transformación de 4hidroxiciclofosfamida y aldofosfamida en

cetociclofosfamida y carboxifosfamida, mediante la acción de diferentes isoenzimas de

la aldehído deshidrogenasa (ALDH) acoplada al coenzima nicotin-adenin dinucleótido

(NAD) (Dockham, 1992; Moore, 1991). Este enzima se encuentra en una amplia

variedad de tejidos, incluidas las células neoplásicas y el aumento de su actividad ha

Antecedentes

35

sido asociado con el desarrollo de resistencia al tratamiento con ciclofosfamida

(Sreerama, 1993).

El aclaramiento no renal por metabolismo hepático es la principal vía de

eliminación de ciclofosfamida. No obstante, en el ámbito de dosis convencionales

utilizado en la práctica clínica, no existe evidencia de saturación del metabolismo y el

aclaramiento corporal de ciclofosfamida es aproximadamente de 5.4 L/h en pacientes

con función hepática y renal normal, la ciclofosfamida está clasificada como fármaco

de baja extracción (Moore, 1991). La semivida biológica de ciclofosfamida tras su

administración intravenosa es de 3-12 horas, aunque tanto el fármaco como sus

metabolitos pueden ser detectados en plasma después de 72 horas. El aclaramiento

corporal de ciclofosfamida está aumentado en pacientes pediátricos y en aquellos que

reciben concomitantemente tratamiento con fármacos inductores del metabolismo

hepático (Bagley, 1973; Sladek, 1984).

Uno de los principales factores responsables de la amplia variabilidad

interindividual en el comportamiento farmacocinético de ciclofosfamida es la expresión

individual de los enzimas que intervienen en su vía metabólica (Busse, 1997). De

hecho, como el aclaramiento sistémico de ciclofosfamida es mucho menor que el flujo

sanguíneo hepático, el principal determinante de la variabilidad interindividual del

aclaramiento es la capacidad intrínseca del hígado para metabolizar el fármaco y las

alteraciones del flujo sanguíneo hepático en los pacientes en tratamiento con este

fármaco no alteran su velocidad de eliminación. Sin embargo, la insuficiencia hepática

puede reducir la velocidad de metabolización de ciclofosfamida y la velocidad de

formación de 4hidroxiciclofosfamida. En este caso, como sólo una pequeña fracción de

dosis es eliminada por orina, la exposición a los metabolitos activos no sufre cambios

significativos (Moore, 1991). Así, tras la administración de 15 mg/kg de ciclofosfamida

por vía intravenosa la semivida biológica de eliminación es mayor en pacientes con

insuficiencia hepática que en pacientes con función hepática normal; sin embargo, no

se evidencian diferencias en el desarrollo de toxicidad en ambos grupos de población

(Juma, 1984). Estos hechos justifican la necesidad de no reducir las dosis a

administrar en pacientes con insuficiencia hepática.


36

Ciclofosfamida es un potente inductor del CYP, que provoca la autoinducción de

su propio metabolismo y origina un comportamiento farmacocinético tiempo

dependiente. De hecho, en la administración a altas dosis en perfusión continua de 4

días, como tratamiento de acondicionamiento previo a la reinfusión de progenitores

hematopoyéticos, se ha evidenciado un aumento de la actividad enzimática del CYP a

lo largo del tratamiento y el aclaramiento de ciclofosfamida el cuarto día puede ser más

de dos veces superior al aclaramiento inicial (Moore, 1988; Chen, 1995). Este hecho

también se ha demostrado tras la administración de dosis múltiples por vía oral, pero

no se ha evidenciado en pacientes con cáncer de mama que reciben tratamiento con

dosis únicas de ciclofosfamida cada tres semanas, ni en pacientes en tratamiento

concomitante con fenobarbital (D’Incalci, 1979; Chen, 1997). Por otra parte, las

alteraciones en la actividad enzimática de CYP condicionan la evolución temporal de

las concentraciones de ciclofosfamida pero, no sucede lo mismo con sus metabolitos

(Moore, 1988; Sladek, 1984) y con la respuesta terapéutica o tóxica tras la

administración concomitante de inductores enzimáticos (Colvin, 1990; McLeod, 1995).

Además, la disminución de la vida media de ciclofosfamida puede ser debida a la

saturación de la unión a proteínas plasmática (Bagley, 1973). Este factor combinado

con la autoinducción de ciclofosfamida y la inhibición del metabolismo de

4hidroxiciclofosfamida y aldofosfamida provocaría una acumulación de los metabolitos

activos que saturaría los lugares de unión a las proteínas plasmáticas. Este hecho se

traduce en el aumento de la fracción libre y la disminución de la semivida (Kaijser,

1998). No obstante, son necesarios más estudios que investiguen la autoinducción de

ciclofosfamida y confirmen las hipótesis existentes hasta el momento y su implicación

clínica.

Han sido varios los mecanismos descritos en la bibliografía para tratar de explicar

esta aparente autoinducción del metabolismo de ciclofosfamida. Sin embargo, de los

datos publicados hasta el momento no es posible discernir si el aumento de

metabolismo es debido al aumento de la cantidad del CYP (autoinducción), a la

disminución de la velocidad de degradación del sistema enzimático, al aumento de la

actividad del CYP como consecuencia de un cambio en el spin de la hemoproteína del

CYP.

Antecedentes

37

A las dosis convencionales administradas, el comportamiento farmacocinético de

ciclofosfamida no ha mostrado ser dosis-dependiente. No obstante, tras la

administración intravenosa de 4 g/m2 en 90 minutos, ciclofosfamida posee un

aclaramiento dosis-dependiente en la mitad de los pacientes tratados (Chen, 1995;

Anderson, 1996; Chen, 1997). La descripción del aclaramiento corporal mediante un

modelo de Michaelis-Menten, permite tratar adecuadamente la evolución temporal de

las concentraciones plasmáticas en forma de “palo de hockey” y estimar un constante

de Michaelis-Menten de 250 µM (70-494 µM) (Chen, 1997).

Tras repetidas administraciones o infusiones continuas en pacientes con cáncer

durante un periodo de varios días produce un incremento del aclaramiento total, pero

no altera el volumen de distribución o el aclaramiento renal y disminuye la semivida de

eliminación debido a la bajo extracción hepática (Graham, 1983; Fasola, 1991). El

aclaramiento tiempo dependiente de la ciclofosfamida ha sido modelado en la

administración de dosis altas de 6 g/m2 con infusión continua de 96 h por Hassan

mediante un modelo mecanístico de inducción enzimática donde la ciclofosfamida

incrementa la velocidad de producción del enzima y por ello incrementa la cantidad de

enzima que elimina a la ciclofosfamida (Hassan, 1999). Cuando se administra 6-4 g/m2

dosis pero infusiones cortas (1h) también se observa autoinducción, Huitema propone

modelo mecanicístico basado en citocromo P-450 (activación/inhibición enzimática) y

la interacción fármaco–fármaco con la tiotepa que en el esquema quimioterapia se

administraba después de la ciclofosfamida (Huitema, 2001). Este modelo también es

propuesto por E. de Jonge (E.de Jonge, 2004b; E. de Jonge, 2005a).

En especial aquellos fármacos que son metabolizados por los isoenzimas

CYP2B6, CYP2C9 y CYP3A4 del citocromo P-450 (Ren, 1997; Chang, 1993 y 1997;

Hassan, 1999). Además el glutatión S transferasa (GST) y aldehído deshidrogenasa

(ALDH). El polimorfismo de estos enzimas puede afectar a la farmacocinética de

ciclofosfamida por lo tanto a su toxicidad o efectividad. En el estudio realizado por

Ekhart, la evaluación de la variante de los alelos en CYP2B6, CYP2C9, CYP2C19,

CYP3A4, CYP2A5, GSTA1, GSTP1, ALDH1A1 y ALDH3A1 no explica la variabilidad

interindividual en la farmacocinética de la ciclofosfamida y 4hidroxiciclofosfamida,

probablemente no son la causa de la variabilidad en la toxicidad observada (Ekhart,


38

2008a). Es conocida interacción de la ciclofosfamida y tiotepa utilizadas en este

esquema, sin embargo no se pudo cuantificar esta interacción debido a no conocer los

niveles plasmáticos de la misma. Un estudio reciente se ha visto que pacientes

heterocigóticos para los alelos ALDH3A1*2 y ALDH1A1*2 han incrementado el riesgo

de cistitis hemorrágica y toxicidad hepática, respectivamente, comparado con

pacientes homocigóticos para estos alelos cuando son tratados con altas dosis de

ciclofosfamida en combinación con carboplatino y tiotepa (CTC). La farmacogénetica

puede identificar pacientes con riesgo de toxicidad (Ekhart, 2008b).

En 1996, la relevancia clínica de esta observación no había sido establecida; sin

embargo, en un estudio en in vitro se vio que la tiotepa inhibía el metabolismo de

ciclofosfamida (Anderson, 1996). En 2001, Huitema y cols estudian esta interacción in

vivo, describiéndola como una fuerte y reversible inhibición de la conversión de

ciclofosfamida en 4hidroxiciclofosfamida. El valor IC50, inhibición de la formación de

4hidroxiciclofosfamida por tiotepa fue 23µM. Este valor estaba en concordancia con el

obtenido por Anderson, IC50 entre 1 y 40 µM (Huitema, 2000b; Huitema, 2001). Esto

prueba la hipótesis de la inhibición por tiotepa de los enzimas del citocromo P450

responsable de la metabolización de ciclofosfamida. La ciclofosfamida y tiotepa son

ambos metabolizados por los enzimas de clase 2B y 2C (Chang, 1993 y 1997). La

ciclofosfamida muestra una autoinducción que como consecuencia disminuye su

exposición e incrementa la exposición de 4hidrociclofosfamida durante el tratamiento

(Huitema, 1999; Ren, 1998). El AUC y Cmax de 4hidrociclofosfamida fueron fuertemente

reducidos cuando es administrada la tiotepa antes que ciclofosfamida, ya que estas

pacientes reciben perfusiones de ciclofosfamida, carboplatino y tiotepa de

aproximadamente de 1 hora durante 4 días, una infusión detrás de otra en un mismo

día. El incremento del AUC 4hidoxiciclofosfamida fue acompañado con una

disminución del AUC de ciclofosfamida, ya que la mayor vía de eliminación de la

ciclofosfamida es 4hidroxiciclofosfamida. Sin embargo, también es metabolizada 2-

decloroetilciclofosfamida. Una cantidad (17-29%) considerable de ciclofosfamida es

eliminada por la orina de forma inalterada (Ren, 1998; Chen 1995). La eliminación vía

2-decloroetilciclofosfamida es aproximadamente 5 % (Ren, 1998; Busse, 1999). Chen

y cols no han encontrado una diferencia significativa en la eliminación de

ciclofosfamida inalterada en la orina cuando esta combinada con tiotepa (Chen, 1995;

Huitema, 2001). Sin embargo Busse y Huitema han encontrado un incremento del

Antecedentes

39

aclaramiento renal (ciclofosfamida inalterada) y en la formación de 2-

decloroetilciclofosfamida comparando entre los tratamientos con dosis altas y

convencionales de ciclofosfamida (Busse, 1999, Huitema, 2000b). Tanto ciclofosfamida

como 2-decloroetilciclofosfamida no tiene actividad antitumoral.

Hay que tener en cuenta también el efecto de la comedicación que puede inhibir la

bioactivación de la ciclofosfamida que es un profármaco que se bioactiva por citocromo

P-450. En el estudio de E. de Jorge, fueron testados los posibles inhibidores de la

bioactivación que son normalmente comedicación utilizada en el tratamiento de altas

dosis de quimioterapia con microsomas de hígado humano. Los valores de Km y Vmax

para la conversión de ciclofosfamida en 4hidroxiciclofosfamida fueron de 93 microM y

4.3 nmol/h·mg, respectivamente. No se observo inhibición para el aciclovir,

carboplatino, ciproxacino, granisetrón, mesna, metoclopramida, ranitidina, roxitromicina

y temazepam. La inhibición fue observada para amfotericina B, dexametasona,

fluconazol, itraconazol, lorazepam, ondansetrón y tiotepa con vales IC50 de 50,>100,

>50, 5, 15, >100 y 1.25 microM, respectivamente. Solo la inhibición del metabolismo de

ciclofosfamida por la tiotepa es clínicamente relevante y podría tener influencia en la

respuesta terapéutica y toxica de la ciclofosfamida (E. de Jonge, 2005c).

Eliminación

Aunque la principal vía de eliminación de ciclofosfamida es su metabolización en

los microsomas hepáticos, existen otras vías de eliminación secundarias como son la

eliminación renal o biliar. Así, en pacientes que reciben ciclofosfamida marcada con

isótopos radiactivos, se ha obtenido una recuperación en orina del 70% de la actividad

radiactiva administrada, 1.8% en heces y 1.2% en aire espirado. De la actividad

radiactiva recuperada en orina, una pequeña parte corresponde con la excreción del

fármaco inalterado que, aproximadamente, supone el 10% de la dosis administrada

(Bagley, 1973; Juma, 1979). No obstante, la mayor parte de ciclofosfamida excretada

por la orina está en forma de metabolitos inactivos, de los cuales la carboxifosfamida

es el más abundante (Hadidi, 1988b; Busse, 1997).

La excreción urinaria de ciclofosfamida aumenta tras la exposición al fármaco

como consecuencia de una menor reabsorción a nivel tubular (Bagley, 1973). Este


40

hecho, unido a la saturación de la unión a proteínas plasmáticas y la autoinducción del

metabolismo, contribuye a explicar la disminución de la vida media de ciclofosfamida

tras 24-48 horas de tratamiento (Kaijser, 1998).

En el caso de la insuficiencia renal, el aclaramiento de ciclofosfamida es similar al

que poseen los pacientes con función renal normal (Bramwell, 1979). Además, en

ambos grupos de población no existen diferencias significativas en la incidencia de

toxicidad hematológica (Grochow, 1983). Por tanto, al igual que en la insuficiencia

hepática, en la insuficiencia renal no es necesario reducir las dosis a administrar. Sin

embargo, en pacientes sometidos a sesiones de hemodiálisis de 6 horas de duración

la recuperación de ciclofosfamida en el líquido de diálisis alcanza hasta el 72% de la

dosis administrada. De hecho, estos pacientes presentan una semivida biológica más

corta que los pacientes con insuficiencia renal no sometidos a diálisis (Juma, 1981).

Recientemente, Ekhart estudio la alteración de la farmacocinética de

ciclofosfamida y tiotepa en pacientes con insuficiencia renal moderada; los resultados

sugieren que no es necesario ajustar la dosis de ciclofosfamida en estos pacientes. Sin

embargo, hay que tener precaución con la tiotepa pues se hay una correlación entre

exposición y toxicidad (Ekhart, 2008c).

III.2. Administración de Altas Dosis de Quimioterapia.

Desde que Hryniuk en 1986, introdujo el concepto de intensidad de (Hryniuk,

1986a), referido a dosis ajustada al tamaño corporal por semana (mg/m2/semana),

cuyo método más habitual de aplicar es la escalada de dosis, se presentaron una serie

de estudios retrospectivos, que avalaban la importancia de este concepto en el

tratamiento del cáncer de mama a la vez que detectaban contradictorios (Hryniuk,

1986b; Hryniuk, 1988). En cualquier caso, la información retrospectiva y algunos datos

prospectivos respaldan la opinión de que se debe evitar la reducción arbitraria de la

intensidad de la dosis (Amador, 2004; Budman, 1998; Pérez-Ruixó, 2000). En efecto,

varios autores informan que los beneficios clínicos de la terapia adyuvante

(supervivencia libre de enfermedad y supervivencia global) en cáncer de mama

disminuyen cuando no se administran las dosis completas predefinidas o programadas

(Bonadonna, 1995; Wood, 1994; Budman, 1998; Colleoni, 1998).

Antecedentes

41

La quimioterapia intensiva se inició hace ya más de 20 años. Hasta el momento, la

quimioterapia intensiva en varios tumores sólidos parece conseguir una mayor tasa de

respuestas objetivas, pero dada la toxicidad del tratamiento, el alto coste y la

tecnología empleada, el objetivo final de este tratamiento debe ser exclusivamente el

aumento de la supervivencia global y la supervivencia libre de enfermedad. Por lo

tanto, la quimioterapia intensiva debe realizarse en las situaciones más favorables: en

pacientes con tumores quimiosensibles en respuesta completa o parcial o como

modalidad adyuvante para aumentar el porcentaje de pacientes curados.

En los tratamientos de intensificación es necesario distinguir la administración de

los antineoplásicos a dosis convencionales e intervalos de tiempo más cortos

(densidad de dosis) de los predeterminados en los correspondientes esquemas y los

tratamientos basados en dosis altas. Estos se caracterizan porque los antineoplásicos

se administran a dosis superiores a las convencionales y obliga en el 100% de los

casos al ingreso del paciente con el fin de llevar a cabo cuidados de soporte

(McCauley, 1996; Gurney, 1993a; Gurney, 1993b).

La intensificación de dosis con ciclofosfamida ha sido estudiada por los protocolos

B-22 y B-25 del National Surgical Adjuvant Breast and Bowel Project (NSABP) con

dosis de hasta 1.200 mg/m2, sin soporte y hasta 2.400 mg/m2 asociando al tratamiento

el factor estimulador de colonias de granulocitos (G-CSF); desafortunadamente no

hubo ventaja significativa ni en la prolongación de la supervivencia libre de enfermedad

ni en la supervivencia global al compararlas con la dosis estándar de 600 mg/m2

(Fisher, 1997; Fisher, 1999).

En el caso de la doxorrubicina la intensificación de dosis se realizó con el estudio

C9344 del US Intergroup, asignando al azar a mujeres, con tumores y ganglios

positivos, en tres grupos según fueran a recibir 60/75/ o 90 mg/m2, respectivamente.

Después del tratamiento se hizo una segunda asignación aleatoria para recibir

paclitaxel o no recibir ninguna otra terapia y también se les ofreció a las pacientes con

tumores de receptores de estrógeno positivos tamoxifeno durante 5 años. De nuevo no

se encontró diferencia en cuanto a supervivencia libre de enfermedad relacionada con

la dosis de doxorrubicina. En contraste con esta información, un estudio canadiense en


42

el que se combinó epirrubicina con ciclofosfamida y FU-5 (esquema FEC) y se

administró hasta una dosis total de ciclofosfamida de 720 mg/m2 durante seis ciclos de

4 semanas cada uno, consiguió en las pacientes una supervivencia libre de

enfermedad (sin recaída) y una supervivencia global superior en comparación con el

esquema CMF con valores significativos de 63% frente a 53%, P = 0.009 y 77%

versus 70%, P = 0.03, respectivamente (Levine, 1998). La forma en que se ideó el

ensayo no permite determinar si la antraciclina o la intensidad de la dosis es la

responsable de la mejoría en los resultados o si es la combinación de ambos factores.

De acuerdo con los resultados del estudio Bonneterre J y col la intensificación de la

dosis de epirubicina conllevó a unas tasas más altas de supervivencia en mujeres con

enfermedad de pronóstico precario (Bonneterre, 2005). Sin embargo, a los 10 años en

mujeres premenopáusicas con ganglios positivos las dosis altas de epirrubicina no

conllevaron un aumento en la supervivencia (Fumoleau, 2003).

En el cáncer de mama, el tratamiento basado en la administración de

quimioterapia a altas dosis y rescate con células precursoras hematopoyéticas surge

como consecuencia de dos ensayos clínicos fase I realizados a mediados de los años

80 (Peters, 1986; Eder, 1988). Estos estudios se realizaron sobre pacientes

refractarias o en recidiva tras recibir varios esquemas de quimioterapia estándar

previos y el tratamiento consistía en la administración de 2 o 3 agentes alquilantes en

combinación (ciclofosfamida, cisplatino, carmustina o melfalán). Los resultados

pusieron de manifiesto la posibilidad de obtener un porcentaje elevado de respuestas

parciales e incluso de respuestas completas. Sin embargo, estas respuestas fueron

escasas, de corta duración y sin traducción en la supervivencia. Estos ensayos

contribuyeron al establecimiento de las dosis máximas toleradas de los citostáticos

administrados y fue el paso previo para el inicio de otros nuevos ensayos, esta vez en

mujeres con enfermedad metastásica. En una primera etapa, la quimioterapia intensiva

con trasplante de médula ósea se realizó como tratamiento de inicio en un sólo ciclo y

se logró una elevada tasa de respuestas completas y un porcentaje considerable de

supervivencia de larga duración.

Según el estudio realizado por Tallman se administraba dosis convencionales con

o sin altas dosis con autotransplante de células autólogas en pacientes con cáncer de

mama, se concluye que no había diferencia significativa en tasa de supervivencia a los

Antecedentes

43

cinco años (Tallman, 2003). El estudio randomizado de Leonard dosis convencionales

v.s. altas dosis se concluía que la dosis alta de quimioterapia no es superior a la dosis

convencional en pacientes con cáncer de mama con múltiples nódulos implicados

(Leonard, 2004).

El estado actual de la información sobre la intensificación de la dosis en el

tratamiento del cáncer de mama sigue situado en el escenario de la polémica ya que

existen cuestiones no resueltas como ¿cuál es la influencia de la dosis sobre la

eficacia del tratamiento de intensificación? y ¿cuál es el efecto de la dosis umbral en

términos de respuesta? (Dang, 2005).

El ensayo intergrupal Cancer and Leukemia Group B (CALGB) 9741 comparó, en

un diseño factorial 2x2, el uso de adriamicina (A), ciclofosfamida (C) y paclitaxel (T) de

forma secuencial (AC seguido de T) versus la administración concurrente (TAC) cada 3

semanas o cada 2 semanas, con soporte de filgrastim en 2005 pacientes pre y

posmenopáusicas con ganglios positivos. No se encontró diferencia alguna en cuanto

a la supervivencia libre de enfermedad o global entre las pacientes pertenecientes a

los regímenes administrados de forma concurrente o secuencial. Sin embargo, las

pacientes sometidas al régimen de cada dos semanas mostraron una tasa de

superioridad en cuanto supervivencia libre de enfermedad. (CRI = 0.74; IC 95%, 0.58-

0.93) y supervivencia global (CRI = 0.69; IC 95%, 0.50-0.92), con una diferencia a 3

años de 3% y 2%, respectivamente (Citron, 2003).

Un metanálisis con 13 estudios (Farquhar, 2005), incluye 2535 mujeres asignadas

a la azar a recibir quimioterapia de dosis altas con autotransplate y 2529 mujeres

asignadas al azar a recibir quimioterapia convencional. Hubo 65 muertes relacionadas

con el tratamiento en el brazo de dosis altas y cuatro en el brazo de dosis convencional

(RR 8.58; IC del 95%: 4.13 a 17.80).

Se realizó otro metanálisis con 13 estudios randomizados que comparaban dosis

altas con convencionales en mujeres con cáncer de mama con mal pronóstico.

Incluyendo 5064 mujeres, hubo un significante beneficio de supervivencia para el

grupo de altas dosis a los 3 años (RR 1.19; IC 95% 1.06, 119) y a los 4 años. (RR

1.24; IC del 95%: 1.03 a 1.50) y a los 5 años fue estadísticamente significativo (RR


44

1.06; IC 95% 1.00, 1.13). Las razones de supervivencia global no fueron

significativamente diferentes en ningún durante el seguimiento. Había más muertes

relacionadas con el tratamiento en el brazo de altas dosis (RR 8.58; IC del 95%: 4.13 a

17.80). La morbilidad fue mayor en el grupo con altas dosis pero la diferencia no fue

significativa en la incidencia de cánceres secundarios. El grupo con altas dosis

mostraba pero calidad de vida inmediatamente después del tratamiento, pero había

pocas diferencias en un año. En conclusión, no hay suficiente evidencia que soporte el

uso de altas dosis de quimioterapia en pacientes con cáncer de mama con mal

pronóstico (Farquhar, 2007).

Estas cifras, altamente interesantes, no han permitido cambiar la curva de

supervivencia global de todas las enfermas y por consiguiente, dada la toxicidad del

tratamiento, éste debe todavía considerarse en fase experimental. Así pues es

necesaria la realización de ensayos clínicos fase III aleatorizados para establecer

conclusiones definitivas y avalar la utilización de altas dosis de quimioterapia y rescate

de células hematopoyéticas en la práctica clínica asistencial.

Los fármacos más utilizados en el tratamiento de cáncer de mama metastásico

son ciclofosfamida, tiotepa, carboplatino o cisplatino y carmustina, se caracterizan por

presentar una gran actividad frente al cáncer de mama. Los tipos de quimioterapia

intensiva de consolidación más experimentados son: CVP (ciclofosfamida, etopósido y

cisplatino) del M.D. Anderson de Houston (Dunphy, 1990), CBP (ciclofosfamida, BCNU

y carboplatino) de la Universidad de Durham (Kotesek, 1994), CT (ciclofosfamida y

tiotepa) de la Universidad de Chicago y del Johns Hopkins Hospital (Williams, 1989;

Kennedy, 1991), CCbT (ciclofosfamida, carboplatino y tiotepa) del hospital Dana

Farber de Boston (Antman, 1992). Este último esquema también se denomina STAMP-

V (en inglés, acrónimo de Solid Tumor Autologous Marrow Program), es considerado

como el protocolo de quimioterapia a altas dosis que provoca una menor mortalidad

(5%), gracias a la administración en perfusión intravenosa continua de 96 horas, así

como la ausencia de toxicidad pulmonar y renal al no incluir fármacos como la

carmustina y el cisplatino (Antman, 1992; McCauley, 1996). Gast (Gast, 2002), hace

referencia a los beneficios en 11 pacientes con cáncer de mama metastásicos tratados

con dosis altas repetidas y trasplantes autólogo. De los cuales, 5 tienen remisión

Antecedentes

45

completa y el resto menos 1 que muere a los 7 meses siguen vivos (Horton, 2000,

Bergh, 2000).

Las mujeres con invasión de 4 o más ganglios en el momento del diagnóstico

presentan un elevado riesgo de recidiva (Cáncer de mama de alto riesgo). En efecto,

entre el 65% y el 80% de las pacientes con tumores de más de 5 cm presentan

recidivas en los primeros cinco años. Mientras que las pacientes con tumores de

menos de 2 cm y sin afectación ganglionar tienen tasas de recidivas a los 5 años que

no superan el 15%. Este hecho justifica la evaluación de las altas dosis de

quimioterapia y el rescate con células precursoras hematopoyéticas como tratamiento

adyuvante en este grupo de pacientes.

En este sentido, existe un creciente número de estudios que evalúan esta

estrategia terapéutica como tratamiento de consolidación para este grupo de pacientes

(Kotesek, 1994; Peters, 1993). Consideran, como pacientes de alto riesgo, aquellas en

estadios II y III que presentan más de 10 ganglios afectados. El tratamiento estándar

consta de la administración de quimioterapia adyuvante estándar, basada en la

administración de antraciclinas, altas dosis de quimioterapia y rescate hematopoyético,

radioterapia y tamoxifeno si la paciente presenta los receptores estrogénicos positivos.

Con esta estrategia, se ha evidenciado que el 71% de las pacientes permanece libre

de enfermedad, comparado con el 28-34% alcanzado en otros ensayos clínicos con

dosis estándar de quimioterapia, tras 5 años de seguimiento (Peters, 1995).

Aún en el caso que esta modalidad terapéutica demostrara su eficacia todavía no

se dispone de información suficiente para evaluar la importancia relativa de los

tratamientos de intensificación frente a los de altas dosis, así como los potenciales

pacientes que se beneficiarían de recibir estas alternativas terapéuticas, ni las

implicaciones económicas que conlleva, ni los efectos que a largo plazo puede

ocasionar. Tampoco se ha esclarecido cual es el protocolo de quimioterapia óptimo a

utilizar en la práctica clínica, ni si la administración de sucesivos ciclos de altas dosis

mejorase la respuesta al tratamiento, en términos de recidivas y de supervivencia

global (McCauley, 1996).


46

III.2.1. Evidencia de la eficacia de la administración de altas dosis de

quimioterapia.

El tratamiento de tumores sólidos con altas dosis de quimioterapia, con o sin

soporte de progenitores hematopoyéticos, es una de las estrategias terapéuticas que

más expectativas ha creado en el desarrollo oncológico de la última década. Las altas

dosis de quimioterapia se basan en las hipótesis de que son capaces de vencer la

resistencia a fármacos, erradicar la enfermedad metastásica e incrementar la

proporción de curación.

Los primeros ensayos clínicos de quimioterapia a altas dosis en pacientes con

cáncer de mama de alto riesgo o metástasis, fueron iniciados en los años 80. A

principio de los años 90, Dr Peters William presenta en la sociedad americana de

oncología clínica los resultados preliminares de los estudios en fase II en pacientes

con más de 10 nódulos axilares positivos (tabla III.7.) (Peters, 1990). Estos pacientes

fueron tratados con dosis estándares de quimioterapia adyuvante seguidas por un ciclo

de altas dosis agentes alquilantes, con resultados esperanzadores. Estos resultados

impulsaron el entusiasmo por convertir la terapia adyuvante de altas dosis a una

opción estándar para el tratamiento de cáncer de mama de alto riesgo (Antman, 1992).

Tabla III. 7 Resultados de altas dosis de quimioterapia adyuvante para cáncer de mama con 10 o más nódulos: Ensayo en Fase II.

Institución Nº pacientes 2 años 3años 5años

Milán 67 93 - 56 Universidad de Duke 85 79 71 71 City of Hope 46 73 - - Universidad de Emory 27 80 - -

- información desconocida

En 1998, fueron presentados los resultados preliminares de dos ensayos

randomizados comparados con dosis estándar de terapia adyuvante con FAC o FEC.

The Netherlads Cancer Institute randomizadamente asigna 81 mujeres, con una

afectación nódulos linfáticos axilar apical tratadas, con 4 ciclos más un régimen de

altas dosis de FEC o CTCb con trasplante, seguido de radiación y 2 años de

Antecedentes

47

tamoxifeno. En la mediana de seguimiento de 49 meses, el tiempo libre de enfermedad

y la supervivencia global fueron similares (Rodenhuis, 1998).

Un segundo estudio de la University Texas M. D. Anderson Cancer Centre,

Houston, randomizadamente asignó 78 pacientes a 8 ciclos de FAC con o sin ciclos de

quimioterapia a altas dosis con ciclofosfamida, etopósido y cisplatino. Con una

mediana de seguimiento que excede los 78 meses, no hubo ventajas para los

pacientes tratados con altas dosis. Este estudio fue cerrado, pues tenía suficiente

poder estadístico (más del 30%).

En el congreso ASCO celebrada en 1999, se dedicó de forma monográfica, a la

exposición y análisis de 4 trabajos aleatorizados sobre el papel de la quimioterapia a

altas dosis en las pacientes con cáncer de mama. El Dr Hortobagi en su intervención

hizo referencia a la nueva información que aportan los ensayos de Peters, Bergh y

Bezwoda junto a las importantes controversias de los últimos años (tabla III.8.).

Tabla III. 8 Ensayo randomizado de a altas dosis de quimioterapia adyuvante para cáncer de mama primario.

Autor Quimioterapia

de inducción

Quimioterapia

altas dosis

Fechas Nº

de

centros

Media

de seg. (meses)

Programada Tipo

Peters Post-cirugía CAF x 4 C,B,cP 1/91-5/98 40 37 Bergh Post-cirugía FEC x 4 C,Tt, Cb ? ? 24

Bezwoda Ninguno NA C,MX,E ? 1 64 NA: No aplicable; seg: seguimiento; FEC: 5 Fluoruracilo, epirrubicina y ciclofosfamida; CAF: ciclofosfamida,

adriamicina y 5-Fluoruracilo; Mx: metrotrexato; Cb: carboplatino; Tt: Tiotepa; B: BCNU; C: ciclofosfamida.

Esto indicaba la necesidad de cuestionarse la hipótesis de que un solo ciclo de

quimioterapia, con agentes alquilantes a dosis altas o regímenes similares, como

tratamiento de mantenimiento puede resultar curativo, así como la necesidad de

explorar en mayor profundidad distintas estrategias como la administración de altas


48

dosis de quimioterapia como terapia o varios ciclos de quimioterapia utilizando dosis

intermedias.

Los ensayos clínicos randomizados “Cancer and Leukemia Group B (CALGB)”

(Peters WP), “SBG” (Bergh), “Dutch” (Rodenhuis), “MD Anderson” (Hortobagyi)

incluyen un total de 1467 pacientes. La mediana de seguimiento fue de 2 a 6.5 años en

1999. Ninguno de estos estudios mostraron ventajas estadísticamente significativas

para las altas dosis con trasplante (Antman, 1999). De hecho, 2 de los estudios

mostraron una tendencia no significativa a favor de régimen con trasplante

(Hortobagyi, 1999). El ensayo “Dutch “ fue él más grande de todos los estudios

publicados (885 pacientes randomizados) y por tanto, tiene el mayor poder estadístico

para detectar modestas diferencia. La comparación de 4 ciclos de FEC (una

combinación de 5-fluoruracilo, epirubicina y ciclofosfamida) con sus adicionales ciclos

de FEC o con CTCb (combinación de ciclofosfamida, tiotepa y carboplatino) con

trasplante, radioterapia y tamoxifeno durante 2 años. En el estudio completo, la

mortalidad fue de 1 de 443 pacientes con dosis estándar FEC y 4 de 442 con altas

dosis CTCb. Las medianas de seguimiento durante 3 años, supervivencia libre de

enfermedad y supervivencia global fueron significativamente mejores para las altas

dosis. La mediana de 3 años de seguimiento, la tendencia fue de (P=0.057) los

resultados fueron favorable a las altas dosis. En un primer análisis de 284 pacientes, la

mediana de supervivencia a los 6 años, el tiempo libre de enfermedad y la

supervivencia global fueron significativamente mejores para la terapia de altas dosis.

Mostró un 15% en supervivencia libre de enfermedad para altas dosis en el grupo con

seguimiento más largo.

El ensayo” Scandinavian” participaron 525 pacientes entre los meses de marzo de

1994 y 1998, comparando 3 ciclos de inducción FEC seguidos por un ciclo de altas

dosis CTCb con 6 ciclos de altas dosis moderadamente ajustados FEC (Las dosis en

mg/m2 de FEC fueron ajustados a individual tolerancia a 600 de 5-fluoruracilo, 120 de

epirubicina y 1800 de ciclofosfamida por ciclo). Las dosis acumulativas de la terapia

ajustada excedieron en el brazo de pacientes que recibieron altas dosis de CTCb. Por

lo tanto, estos estudios evaluaron las diferencias entre un ciclo de alta dosis con 6

ciclos de quimioterapia de intensificación. Estos estudios probablemente incluyeran

Antecedentes

49

algunos pacientes con enfermedad metastásicas (pacientes con médula afectada y

anormal ecografía de hueso fueron incluidas) (Bergh, 2000).

La mediana de seguimiento durante 3 años, la supervivencia libre de enfermedad

fue significativamente mejorada para los 6 ciclos de la terapia con dosis ajustadas

comparada con 1 ciclo de altas dosis. De los 251 pacientes sobre el brazo de dosis-

ajustadas, 6 pacientes desarrollaron leucemia y 3 mielodisplasia, comparado con

ninguna sobre el brazo de trasplante. La mediana de seguimiento fue sólo de 3 años

por ello pueden aparecer casos adicionales. Asociando la topoisomerasa la tendencia

a producir leucemia temprana, pero las leucemias producidas por agentes alquilantes

son de tendencia retardada. El trasplante recogido después de 3 ciclos de

quimioterapia es menos perjudicial que la aplicación 6 ciclos escalados.

Un gran ensayo randomizado apuntaba hacia la confirmación de los resultados

sugeridos por Bezwoda que se inició en 1990 y finalizó en 1995, cuando se

comparaban las altas dosis a las dosis con el mejor esquema de dosis convencionales.

Antes de que algún ensayo confirmara lo contrario pensaron en la revisión de los

estudios realizados por Bezwoda. Un grupo de oncólogos de US intergroup hizo una

revisión en enero del 2000. De esta revisión se pudo ver las múltiples controversias del

estudio de Bezwoda que hizo que los resultados no fueran validos. Pues él tergiverso

el grupo control en sus publicaciones. Los resultados de los estudios no deberían ser

utilizados. La revisión proporciona una fuerte evidencia de la importancia de las

revisiones de los ensayos clínicos (Weis, 2000).

En la ASCO del 2000 fueron presentados por grupo “Dutch” los primeros

resultados del estudio randomizado de 885 pacientes quienes recibieron FEC a dosis

convencionales (5-FU 500 mg/m2, epirubicina 90 mg/m2 y ciclofosfamida 500 mg/m2) 5

ciclos comparado con 4 ciclos de FEC seguido por carboplatino, tiotepa y

ciclofosfamida (CTCb). Los primeros análisis de todos los pacientes no muestran

diferencia significativa alguna en la supervivencia global, muy cerca de ser

estadísticamente significativa para tiempo libre de enfermedad en el caso de los que

recibieron la terapia de trasplante con altas dosis. Sin embargo, en el análisis de un


50

subgrupo de 284 pacientes, ha sido descrito un beneficio significativo en la

supervivencia de aquellos pacientes que recibían altas dosis.

Finalmente, Bearman en agosto de 2000 escribe: “ningún estudio fue diseñado

para realizar análisis intermedios”. En el estudio SBG 9401, los últimos resultados

publicados del fueron 104 recaídas de 251 pacientes tratadas con dosis ajustadas de

FEC respecto a 139 recaídas de 274 pacientes tratadas altas dosis de CTCb

(ciclofosfamida, tiotepa y carboplatino), la media de seguimiento para todos fue 60.8

meses. El tiempo libre de supervivencia fue de 121 y 150 eventos y las muertes de 100

y 121 pacientes, respectivamente. La conclusión fue que este estudio muestra una

mejoría del tratamiento con una dosis ajustadas de FEC en la recaída del cáncer de

mama, pero también incrementa la incidencia mieloide grave y mielodisplasia (Wilking,

2007).

En la ASCO, de 2001 fueron presentados los resultados finales del Cancer and

Leukemia Group B 9082 (CALBG9082) (Peters, 1999). Un total de 785 pacientes con

10 o más nódulos axilares positivos fueron randomizadamente tratadas con

ciclofosfamida doxorrubicina/5FU (CAF) seguido por HDCT con STAMP-I

(ciclofosfamida, cisplatino y BCNU a 5625, 165 y 600 mg/m2, respectivamente) o un

único ciclo con los mismos fármacos con intervalos de dosis (900, 90 y 90 mg/m2,

respectivamente). Este control no estándar fue escogido para proporcionar simetría

entre los grupos de tratamiento en todos los aspectos menos en la dosis. Todas las

pacientes recibieron irradiación en el pecho y las pacientes con receptores estrógeno

positivos recibieron en tamoxifeno durante 5 años.

La mediana de seguimiento es de 5.5 años y un 89% de los eventos requeridos

por el análisis, ambos evento libre y supervivencia global fueron equivalentes (tabla III.

9). La razón recidiva fue más alta en el brazo de dosis estándar que en el brazo de

altas dosis, hay un incremento en la mortalidad temprana en los pacientes que reciben

altas dosis. Tratamiento-recaída mortalidad fue claramente relacionado con la edad de

los pacientes y la experiencia del tratamiento del centro 4% en pacientes más jóvenes

de 40 años vs 14 % en pacientes mayores de 50 años y 7% mortalidad en centros más

grandes vs 15% en centros más pequeños. La mayoría de datos este ensayo muestra

una mayor mejoría en la supervivencia global con un seguimiento más largo.

Antecedentes

51

El Instituto Nazionale Tumori, Milan, Italia y el Michelangelo Cooperative Group,

informó de los resultados de 5 años del ensayo randomizado comparando dosis

estándares con HDCT en 382 pacientes con 4 o más nódulos afectados (Gianni,

2001).

Tabla III. 9 Ensayo randomizado a altas dosis de quimioterapia vs dosis convencionales.

Dosis estándar HDCT

Eventos libres de enfermedad (%) 60 61 Supervivencia global (%) 72 70

Recaída (%) 39.1 28.9 Muertes por tratamiento 0 32

HDCT: Altas dosis de quimioterapia. Todas las pacientes recibieron tamoxifeno durante 5 años a pesar del estado de

receptores. Las HDCT no mejoraron de la progresión libre de enfermedad o la

supervivencia global (tabla III.10).

Tabla III. 10 HDCT vs Epirrubicina/ Ciclofosfamida, Metrotrexato, Fluoruracilo: no diferencias en la supervivencia.

ET y CMF(n=197) HDCT(n=185)

Supervivencia libre 62 65 Supervivencia global 77 76

HDCT: Altas dosis de quimioterapia; ET: Epirrubicina;CMF: Ciclofosfamida, metrotrexato y Fluoruracilo

A pesar de la avalancha de datos publicados sobre este aspecto y de una

tendencia hacia una mayor efectividad de la quimioterapia de intensificación, no

existen ensayos clínicos aleatorizados que permitan evidenciar la superioridad de este

tipo de tratamientos y avalen su utilización en la práctica clínica, especialmente por los

resultados controvertidos recientemente aparecidos desde Europa (Amador, 2004). El

estudio de Quintela (Quintela-Fandino, 2006), con 84 pacientes con cáncer de mama

de alto riesgo tratadas con quimioterapia adyuvante, STAMP V y seguimiento de 64

meses (5.3 años), informa de 45 recaídas y 35 muertes.


52

III.3. Análisis Farmacocinético

Entre los factores que pueden explicar la distinta respuesta clínica en los pacientes

se encuentra la variabilidad inherente a los procesos farmacocinéticos y

farmacodinámicos, cuyo análisis y manejo en el paciente, constituye un reto para los

profesionales sanitarios. De hecho, para muchos fármacos, sigue sin ser posible

predecir el resultado clínico de su administración con relación a su comportamiento

cinético y dinámico.

Clásicamente, el establecimiento de una pauta posológica se ha basado en las

relaciones dosis-respuesta. La relación existente entre la respuesta farmacodinámica y

la dosis ha merecido la atención de numerosos estudios, con objeto de predecir cual

será la respuesta clínica del paciente ante la administración del medicamento (Sambol,

1989). Sin embargo, las limitaciones en la interpretación de las curvas dosis-respuesta

justifican la necesidad de profundizar en el estudio de la relación entre la concentración

del fármaco y su efecto farmacológico. Este objetivo se alcanza de forma más directa

cuando se estudia la relación existente entre la concentración de fármaco en el

organismo y su respuesta clínica que, cuando se hace con respecto a la dosis-

respuesta ya que, para definir las bases científicas de la farmacoterapia,

generalmente, se requiere hacer referencia a la evolución temporal de sus

concentraciones plasmáticas (Holford, 1995).

En el campo de la oncología, una característica principal del tratamiento

farmacológico antineoplásico es la variabilidad en la respuesta clínica deseada. Las

razones o determinantes de esta variabilidad se han tratado de fundamentar en los

complejos procesos intracelulares y en los mecanismos de acción y resistencia de los

citostáticos por lo que, la potencial relación de la dosis con la respuesta todavía se

sigue utilizando como criterio para predecir la respuesta en el paciente oncológico

(Grochow, 1998; Gurney, 1996). Pero, el concepto probabilístico de la dosis-respuesta

se encuentra prácticamente superado en base a que, la variabilidad en los procesos

que acontecen, por tanto es multifactorial y no sólo explicable por la dosis. En

pacientes diagnosticados de cáncer la consecución de resultados óptimos presenta,

Antecedentes

53

una barrera adicional derivada del estrecho índice terapéutico que presentan la

mayoría de los fármacos antineoplásicos. Esta circunstancia supone una dificultad

añadida para definir la dosis óptima que, no obstante, siempre implica un riesgo de

toxicidad en el paciente oncológico superior al inherente en el tratamiento

farmacoterapéutico de otras enfermedades.

El interés por conocer y cuantificar las distintas fuentes de variabilidad en la

respuesta farmacológica se fundamenta en la hipótesis de que, reducir variabilidad en

la disposición por el organismo a los antineoplásicos es disminuir variabilidad en su

respuesta clínica, tanto en términos de eficacia como de toxicidad y calidad de vida de

los pacientes (Jiménez, 1999). El análisis farmacocinético y farmacodinámico en

amplios grupos de población ha puesto de manifiesto que la amplia variabilidad

interindividual en el comportamiento farmacodinámico de los pacientes, en la mayoría

de los casos, es superior a la variabilidad farmacocinética. Un ejemplo de este hecho

se evidencia en los analgésicos opiáceos (Levy, 1998).

El análisis farmacocinético y farmacodinámico se basa en el desarrollo de modelos

capaces predecir la pauta posológica óptima que debe recibir un paciente. Un modelo

es una función matemática que realiza una descripción simplificada de un aspecto

concreto de la realidad. Y como tal función matemática, esta compuesta por una

variable dependiente, que en los modelos farmacocinéticos habitualmente es la

concentración de fármaco y en los dinámicos es la respuesta del efecto farmacológico;

una o más variables independientes, como es el tiempo en los modelos

farmacocinéticos y la concentración del fármaco en los modelos dinámicos; una o más

constantes, como la dosis en los modelos farmacocinéticos y el efecto farmacológico

basal en algunos modelos farmacodinámicos y uno o más parámetros, cuyo valor

permite evaluar las propiedades intrínsecas del fármaco estudiado en relación con

otros principios activos. Los términos volumen de distribución y aclaramiento son

parámetros típicos de los modelos farmacocinéticos y el efecto farmacológico máximo

y la concentración de fármaco que produce la mitad del efecto máximo son parámetros

típicos de los modelos farmacodinámicos.

En esta Memoria, el término modelo farmacocinético se emplea para describir la


54

evolución temporal de las concentraciones del fármaco en el organismo, la

denominación modelo farmacodinámico se utiliza para describir el efecto farmacológico

en función de las concentraciones del fármaco en la biofase y los modelos

farmacocinéticos-farmacodinámicos quedan restringidos para describir la relación entre

las concentraciones en plasma y en biofase cuando ambas no se encuentran en

equilibrio.

III.3.1. Modelos farmacocinéticos

III.3.1.1. Administración intravenosa de medicamentos en perfusión continua

En algunas ocasiones se busca la incorporación del fármaco al organismo mediante

una cinética de orden cero a través de la administración en perfusión intravenosa

continua a velocidad constante, k0. En este caso, las curvas concentración-tiempo

generadas con este método de administración se caracterizan por alcanzar y mantener

una concentración única y prácticamente constante, durante el tiempo en que se mantiene

el tratamiento. Las expresiones diferenciales se expresan en las ecuaciones III.1 y III.2:

C k k = dtdC

elo ⋅− Ecuación III. 1

P k + C k - C k k = dtdC

2112elo ⋅⋅⋅− Ecuación III. 2

Las curvas de nivel plasmático tras la administración intravenosa en perfusión

continua presentan dos tramos muy bien delimitados que resultan de la superposición de

los procesos de incorporación de orden cero y eliminación de orden uno para el modelo

de distribución monocompartimental y originan los perfiles concentración plasmática-

tiempo que se muestran en la figura III.3.

Antecedentes

55

Figura III. 3 Curvas de concentración plasmática-tiempo, a escala semilogarítmica, obtenidas mediante perfusión intravenosa a velocidad constante de fármacos monocompartimentales, tanto si se alcanza (derecha) o no (izquierda) el estado estacionario antes de finalizar de la perfusión intravenosa (Jiménez, 1997).

El tramo inicial es ascendente y convexo, que resulta de la incorporación y

desaparición del fármaco y se denomina, en general, fase de absorción. Durante esta

fase el perfil de las curvas es bastante similar, tanto para fármacos

monocompartimentales como bicompartimentales; sin embargo, las ecuaciones que

definen el perfil temporal de la concentración del fármaco son totalmente diferentes.

Así, la ecuación que representa la concentración de fármaco a cualquier tiempo, t,

desde el inicio de la perfusión intravenosa en el modelo monocompartimental se

corresponde con la ecuación III.3:

)e - (1 Vk

K = C .tk el-

del

ot ⋅

Ecuación III. 3

Si la perfusión intravenosa se mantiene un tiempo suficientemente grande, la

concentración del fármaco se hace prácticamente constante y se obtiene la denominada

meseta o concentración en estado estacionario, C∞. En efecto, para fármacos

monocompartimentales, la exponencial e-kel·t de la ecuación III.3 se reduce a cero y esta

ecuación se transforma en la ecuación III.4.


56

ClK =

VkK =

kk = C

p

o

del

o

el

o⋅∞ Ecuación III. 4

Cuando se interrumpe la perfusión intravenosa aparece el segundo tramo de la

curva que se caracteriza por ser descendente y cóncavo. Este tramo se debe sólo a

los procesos de eliminación para un modelo, el modelo monocompartimental y es

independientemente de si se ha alcanzado o no el estado estacionario. La curva de la

concentración de un fármaco monocompartimental a cualquier tiempo, t, posterior al

tiempo de perfusión, T, queda definida por las ecuaciones III.5 y III.6, según se haya

interrumpido la perfusión intravenosa sin haber alcanzado la concentración asintótica o

habiéndose alcanzado, respectivamente.

( )e )e - (1 kk = C Tt kel-T kel-

el

o −⋅ ⋅ Ecuación III. 5

( )eC = C Ttk el- −∞ ⋅ Ecuación III. 6

III.3.1.2. Modelos farmacocinéticos no lineales

Aunque en la mayoría de los fármacos los procesos de absorción, distribución y

eliminación son lineales, existen algunos principios activos en los que estos procesos

son no lineales. En este caso, la cinética que mejor describe los pares de valores

concentración-tiempo es de orden mixto. En este apartado se considera únicamente la

no linealidad en la fase de eliminación, ya que la mayor parte de los procesos

saturables descritos conciernen al metabolismo. En un fármaco con características de

monocompartimentalidad que se administra por vía intravenosa en bolus y se elimina

sólo por metabolismo saturable, la concentración del fármaco cambia con el tiempo de

acuerdo con la cinética mixta que expresa la ecuación de Michaelis-Menten:

CKCV

dtdC

m

max+⋅

−= ; donde d

maxmax V

VV

∗= Ecuación III. 7

Antecedentes

57

La representación gráfica de la eliminación del fármaco en función de la

concentración del fármaco según la ecuación de Michaelis Menten origina el perfil que

se muestra en la figura III.4.

C oncentrac ión plasm át ica (m g/L)0 20 40 60 80 100

Vel

ocid

ad d

e el

imin

ació

n (m

g/h)

0,0 0

0,0 2

0,0 4

0,0 6

0,0 8

0,1 0

0,1 2

0,1 4

Figura III. 4 Representación gráfica de la velocidad de eliminación frente a la concentración plasmática de un fármaco que se elimina, exclusivamente por metabolismo hepático, de acuerdo con una cinética de Michaelis-Menten (Jiménez, 1997).

En la expresión anterior V*max representa la velocidad máxima de eliminación por

metabolismo (cantidad/tiempo) y Km es la constante de Michaelis-Menten, es decir, la

concentración a la cual la velocidad de eliminación es la mitad de la velocidad máxima,

C es la concentración del fármaco a cualquier tiempo, Vmax es la velocidad máxima de

eliminación expresada en unidades de concentración/tiempo y Vd es el volumen de

distribución del fármaco en el organismo.

Es de gran utilidad clínica predecir el tiempo que tardará una concentración inicial

dada (C0) en reducirse a un determinado valor de interés (C). De este modo, se puede

definir el tiempo 50% como el tiempo necesario para que la concentración plasmática

se reduzca a la mitad (t50%). En los procesos de orden uno este tiempo coincide con la

semivida biológica, la cual es constante e independiente de la dosis administrada. Sin

embargo, en los procesos no lineales dicho tiempo depende de la concentración

plasmática que se alcance, C0, según la expresión III.8.


58

max

0

%50

693.02

V

KC

tm⋅+

= Ecuación III. 8

La figura III.5 representa la no linealidad del t50%, aclaramiento plasmático (Clp) y

AUC en función de la dosis administrada ola concentración plasmática.

Dosis (mg)1 10 100 1000

Tiem

po 5

0% (h

)

60

70

80

90

100

110

120

130

Concentración plasmática (mg/L)1 10 100 1000

Acl

aram

ient

o (L

/h)

0,004

0,005

0,006

0,007

0,008

0,009

0,010

0,011

Dosis (mg)1 10 100 1000

Are

a to

tal b

ajo

la c

urva

(mg

h/m

L)

90

100

110

120

130

140

150

160

Figura III. 5 Representaciones gráficas que ilustran la no linealidad del t50%, Clp y AUC en función de la dosis administrada o la concentración plasmática (Jiménez, 1997).

Del mismo modo que ocurre con el t50%, el aclaramiento es dosis-dependiente y

según su definición, cociente entre la velocidad de eliminación y la concentración

plasmática en el mismo momento, la expresión del aclaramiento es la siguiente:

Antecedentes

59

dm

mp V

CKVCl ⋅+

= Ecuación III. 9

Como muestra la ecuación III.9. el aclaramiento disminuye cuando aumenta la

concentración plasmática. No obstante, es habitual el hecho de considerar como

representativo del proceso el aclaramiento medio correspondiente a la administración

de una dosis única, que obliga a considerar la concentración media de fármaco, de

acuerdo con la ecuación III.10:

CKV

Clm

maxp

+= Ecuación III. 10

A diferencia de los procesos lineales, el área bajo la curva de concentración

plasmática aumenta de forma desproporcionada al incrementar la dosis (figura III.5), tal

y como se desprende de la función parabólica que representa la ecuación III.11:

⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛+

⋅⋅

⋅=∞

mdmaxd

0 KV2D

VVDAUC Ecuación III. 11

III.3.1.3. Modelos Autoinducción Enzimática

La variación interindividual de P450 causa diferencias en el metabolismo de los

fármacos en general. De esta manera, algunos individuos responden mejor al

tratamiento, dependiendo de si se produce una mayor o menor cantidad de enzimas

P450 específicas en sus organismos y de si el sustrato que se metaboliza es activo por

sí mismo o si por el contrario, se activa a través de la reacción catalizada por la enzima

P450. Según el consenso general, las dos principales causas que provocan la

variación interindividual del metabolismo de los fármacos son: los polimorfismos

genéticos y la inducción o inhibición enzimática debida al suministro concomitante de

otros fármacos, factores ambientales o al mismo sustrato (Bruno, 2007; Mcfadyen,

2004).

Los niveles y la actividad de ciertas subfamilias P450 varían de un individuo a otro,

siendo la inducción o inhibición de estas enzimas uno de los factores fundamentales.

En efecto, se ha demostrado que ciertas subfamilias pueden ser inducidas o inhibidas


60

después de la exposición de los individuos a fármacos, que se suministran

concomitantemente, compuestos endógenos, compuestos exógenos o por

autoinducción de fármacos. Así, la inducción o inhibición de enzimas P450 tiene un

impacto positivo o negativo en la farmacoterapia, dependiendo de las características

de los metabolitos obtenidos en la biotransformación de fármacos.

Se han estudiado los efectos de la inhibición enzimática de la citocromo CYP3A4

ocasionada por la naringinina (compuesto encontrado en el zumo de frutas cítricas) y

su forma aglicona.

El efecto contrario se observa con los inductores de las enzimas CYP3A4 y

CYP2C8 la dexametasona, el fenobarbital y la rifampicina (Bruno, 2007) (Figura III.6).

El efecto inductor sobre CYP3A4 es negativo para fármacos antitumorales como el

paclitaxel, docetaxel, vincristina y videstina, porque produce un incremento en

metabolitos con pocas propiedades antitumorales, causando la eliminación más rápida

del fármaco. Por otro lado, la inducción de CYP3A4 produce un efecto positivo sobre la

actividad de pro-fármacos como la ifosfamida y ciclofosfamida porque se produce

mayor cantidad de metabolitos con propiedades antitumorales.

Algunos estudios indican que los taxanos tales como el paclitaxel, incrementan

considerablemente los niveles de CYP3A4 (Figura III.6) al activar los genes que

codifican para esta enzima. El efecto resultante en este caso es la inducción de la

propia degradación del paclitaxel, disminuyendo así su efectividad terapéutica (Nallani,

2004; Synold, 2001). CYP3A4, la más abundante de las enzimas P450 en hígado

humano, esta relacionada con el metabolismo de cerca del 60% de los fármacos

actualmente conocidos y es muy proclive a ser inhibida por una variedad de fármacos,

tales como: claritromicina, eritromicina, isoniazida, tamoxifeno, irinotecano, ritonavir,

delavirdina, verapamilo, diltiazem, gestodeno y raloxifena (Thummel, 1998; Zhou,

2005) (Figura III.6).

El efecto producido por la inhibición de la actividad enzimática de las enzimas

P450 sobre el metabolismo de agentes antineoplásicos en general tiene

consecuencias negativas ya que puede generar un incremento riesgos o de la

toxicidad de los agentes antineoplásicos, en especial cuando algunas isoenzimas P450

producen metabolitos capaces de unirse covalentemente a enzimas P450,

Antecedentes

61

inhibiéndolas. Esta inhibición también puede conducir a una disminución o interrupción

de la producción de metabolitos con propiedades citotóxicas, en el caso de los pro-

fármacos.

Figura III. 6 Biotransformación del paclitaxel, agentes inductores (+) e inhibidores (-) de las enzimas CYP2C8 y CYP3A4.

En la bibliografía podemos encontrar diferentes modelos que intentan explicar

estos fenómenos de autoinducción. Aspectos a tener en cuenta el los modelos de

autoinducción enzimática:

1) La parte del modelo “turnover” que debería ser afectada por el agente

inductor. La tradicional revisión del mecanismo de inducción enzimática es a

través de la síntesis de novo (Levy, 1979; Okey, 1990; Chien, 1997); por ello

la mayoría de modelos de inducción son descrito como la estimulación de

producción de enzima (Boddy, 1995; Hassan, 1999; Magnusson, 2008).

En la figura III.7 se representa el modelo de autoinducción descrito por

Hassan para la ciclofosfamida. Las ecuaciones diferenciales III.12 a la III.14

describen el modelo descrito (Hassan, 1999).


62

Figura III. 7. Esquema de presentación del modelo de dos compartimentos para la ciclofosfamida (CP) y dos vías de eliminación un aclaramiento inducible (Clind) y un aclaramiento no inducible (Clnon), un compartimento para la 4 hidroxiclofosfamida (4-OH-CP) lincado con la vía inducible y un aclaramiento (CL4-OH-CP) y un compartimento para el enzima con una cantidad de enzima [ENZYME]. La concentración de ciclofosfamida estimula la velocidad de producción del enzima de manera lineal (1+SCP·CP) y la cantidad de enzima afecta al aclaramiento inducible de ciclofosfamida (Clind·[ENZYME]).

CPClENZYMECPClVQ

VQK

dtdC

noninp ⋅−⋅−+−= ][

210 Ecuación III. 12

enzCPenz KCPSKdt

ENZYMEd−⋅+⋅= )1(][

Ecuación III. 13

OHCPClENZYMECPCldt

OHCPdCPOHind 4]·[4

4 ⋅−⋅= −− Ecuación III. 14

Antecedentes

63


Mangnusson para la carbamacepina. Las ecuaciones diferenciales III.15 a la

III.18 describen el modelo descrito (Magnusson, 2008).


64

Figura III. 8. La estructura de los submodelos a) de la carbamazepina y midazolam y b) cafeína. La línea continua representa los flujos entre los compartimentos. La línea discontinua representa donde la cantidad de enzima afecta a las velocidades de cada compartimento: Carbamazepina (CBZ), carbamacepina-10,11-epoxide (CBZ-E), Midazolam (MDZ), Cafeína (CAF) y paraxantina (PX). Kout es la constante de velocidad “turnover” asociada con los diferentes procesos de inducción.

0/1CBZINDinduction MAX ⋅= Ecuación III. 15

CBZSlope AINDinduction ⋅= Ecuación III. 16

CBZinductionm

CBZMAX

AKAINDinduction+⋅

=,

Ecuación III. 17

EnzymeoutinEnzyme AKinductionRdt

dA⋅−+= )1( Ecuación III. 18

Las funciones evaluadas: modelo de paso (Ecuación III.15), modelo lineal

(Ecuación III.16) y modelo no lineal (Ecuación III.17). INDMAX es la máxima

inducción, CBZ1/0 es 1 o 0, dependiendo de la presencia del inductor, ACBZ es

la cantidad de los inductores, IND Slope esta relacionado ACBZ para la magnitud

de la inducción y Km,induction es la cantidad de inductores correspondientes a la

Antecedentes

65

mitad de la máxima inducción. El curso del tiempo de inducción es descrito por

un modelo “tunrover” (Ecuación III.18), donde Rin es la velocidad de

producción de orden 0, Kout es la constate “turnover” de velocidad de de primer

orden, Aenzyme es la cantidad de enzima.

Sin embargo, un incremento de concentración de enzima puede también ser el

resultado de un disminución en la eliminación de enzima a través de la

estabilización de proteínas, que fue el caso de la ifosfamida del modelo de

Kerbusch (Kerbusch, 2000).


Kerbusch para la ifosfamida. Las ecuaciones diferenciales III.19 a la 21

describen el modelo descrito (Kerbusch, 2000).

Figura III. 9. Modelo farmacocinético de la ifosfamida con autoinducción. A1 es la cantidad de ifosfamida en el compartimento 1 descrito como la entrada de la dosis y salida del un aclaramiento aparente (CLapp) dividido por el volumen de distribución (V). A2 es la cantidad de enzima relativa en el compartimento 2 hipotético donde se determina la constante de velocidad de formación (Kenz,in) y la constante de velocidad de degradación (Kenz,out). La línea discontinua representa el efecto de enzima (A2) sobre la velocidad de eliminación de ifosfamida (CLapp/V) y el efecto del ifosfamida sobre la degradación del enzima (Kenz,out).

)·(1papp CClR

dtdA

−= Ecuación III. 19


66

2·AClClapp = Ecuación III. 20

)50

1·(· 2,,2

ICCpCpAKK

dtdA

outenzinenz +−−= Ecuación III. 21

Al no conocer la cantidad real de enzima en su compartimento se considera

valor 1 (fracción del valor basal igual a 100%); consecuentemente, la

constante de formación (Kenz,in) se iguala al producto constante de eliminación

enzimática (Kenz,out) por la cantidad de enzima (Enz basal). (Ecuación III.22. a

III.24.).

2,,2 ·AKK

dtdA

outenzinenz −= Ecuación III. 22

basaloutenzinenz AKK ,2,, ·= Ecuación III. 23

Al considerar el valor basal de A2=1 resulta que Kenz,in=Kenz,out.

)50

1·(· 2,,2

ICCpCpAKK

dtdA

outenzoutenz +−−= Ecuación III. 24

Antecedentes

67

Figura III. 10. Perfiles farmacocinéticos de ifosfamida simulados después de administración en infusión i.v. continúa de 72 h de 10 g (línea punteada) y 20 g (línea) de ifosfamida en paciente basada en los parámetros poblacionales encontrados

2) La forma de la relación entre el agente inductor y la magnitud de la inducción.

La magnitud de la inducción del enzima depende de la concentración de

componente inductor, según la relación lineal, como el modelo de

autoinducción de la ciclofosfamida (Hassan, 1999), una relación no lineal

como la ifosfamida (Kerbush, 2000) y la ciclofosfamida (Huitema, 2001; E. de

Jonge, 2005a). Hay también ejemplos de modelos donde la inducción

completa existe en presencia del inductor y no hay inducción en su ausencia,

como la autoinducción de la fenitoína (Frame, 1998).


Huitema para la ciclofosfamida. Las ecuaciones diferenciales que describen el

modelo se encuentra en la figura III.12 (Huitema, 2001).


68

Figura III. 11. Representación gráfica del modelo final de CP y HCP. Aclaramiento de CP con dos vías, vía no inducible (Clnon) y una vía inducible (Clind) que principalmente forma HCP. Clind es mediado por la cantidad de enzima activo del compartimento hipotético que es incrementado por CP (kenz) causando autoinducción y reversiblemente inhibida por la tiotepa (kin y Kact, respectivamente).

Figura III. 12. Ecuaciones diferenciales de transporte de masas de varios compartimentos para el modelo CP y HCP.

Antecedentes

69

En la figura III.13 se representa el modelo de autoinducción descrito por E. de

Jonge para la ciclofosfamida. Las ecuaciones diferenciales que describen el

modelo se encuentra en la figura III.14 (E. d Jorge, 2005a).

Figura III. 13. Representación del modelo farmacocinético de ciclofosfamida (CP) y sus metabolitos 4-hidroxiciclofosfamida (4OHCP), “-decloroetilciclofosfamida (2DCECP) y mostaza fosfamida (PM) y la interacción con tiotepa (TT) (centr, compartimento central; per, compartimento periférico; ENZ1act y ENZ1inact enzima activo e inactivo relacionados con el metabolismo de CP; ENZ1 enzima relacionado con el metabolismo de TT; ENZ 3 enzima relacionado con el metabolismo 2DCECP.


70

Figura III. 14. Ecuaciones diferenciales de transporte de masas de varios compartimentos para el modelo TT, CP, 4OHHCP, PM y 2DCECP.

3) Como manejar la presencia de un tiempo de latencia. La presencia de un

tiempo de latencia para la iniciación de la inducción ha sido observada en

varios estudios. Un mecanismo sugerido de tiempo de latencia es la cadena

de eventos requeridos para la síntesis de proteínas. Por tanto, un modelo de

transducción puede ser un apropiado modelo, esto fue hecho en modelo de

autoinducción de artemisinin por Gordi y Elsherbiny (Gordi, 2005; Elsherbiny,

2008). Sin embargo, los modelos más empíricos, donde la autoinducción no

ocurre hasta un tiempo de corte, ha sido usados por Boddy (Boddy, 1995) y

Frame (Frame, 1998).

En la figura III.15 se representa el modelo de autoinducción descrito por Gordi

para el estudio de las propiedades inductivas de antimalarico artemisinin

usando mefentoína como prueba para la actividad enzimática de CYP2B6 y

CYP2C19 (Gordi, 2005).

Antecedentes

71

Figura III. 15. El diagrama representa el modelo de inducción aplicado a la concentración de artermisinin en saliva.


Elsherbiny para el estudio de las propiedades inductivas de antimalárico

artemisinin usando mefentoína como prueba para la actividad enzimática de

CYP2B6 y CYP2C19 (Elsherbiny, 2008).


72

Figura III. 16. Integración del modelo farmacocinético enzima “turn-over” de S-mefentoína y sus metabolitos S-nirvanol y S-4-hidroximefenitoína. Los diferentes fenotipos (EM, IM y PM) del CYP2C19 inducen la formación S-nirvanol y S-4-hidroximefenitoína. FM es la biodisponibilidad de S-mefentoína. Ka es la constante de absorción de S-mefentoína. CLOH-f y CLOH-e son los aclaramientos de formación y eliminación S-4-hidroximefenitoína, respectivamente. KN-f1 y KN-f2 son la constante de formación del S-nirvanol en los EMs/IMs y PMS del CYP2C19. CLN-e es el aclaramiento de eliminación de S-nirvanol. VM-c, VOH-c y VN-c son los volúmenes de los compartimentos centrales de S-mefentoína, S-4-hidroximefenitoína y S-nirvanol, respectivamente. VM-p1/VM-p2, VOH-p y VN-p son los volúmenes periféricos de S-mefentoína, S-4-hidroximefenitoina y S-nirvanol, respectivamente. QM-1/QM-2, QOH y QN son los aclaramientos intercompartimentales de S-mefentoína, S-4-hidroximefenitoína y S-nirvanol, respectivamente. Kenz(n) es la constante de velocidad de producción y degradación de los enzimas.

Antecedentes

73

4) Que datos usar para la medida de la inducción enzimática. Hay diversas

fuentes de datos para desarrollar los modelos de inducción. La mayoría datos

comunes a las concentraciones plasmáticas del fármaco afectado por la

inducción. Cualquier fármaco afectado puede ser el mismo el causante la

inducción ej. Autoinducción o afectados por otros inductores como el modelo

de fenobarbital-nortritilina (von Bahr,1998), donde el cambio en la velocidad de

eliminación de nortritilina sobre el tiempo fue usada como medida de inducción

enzimática. Algunas veces los datos de los metabolitos pueden ser usados

para describir la inducción enzimática, como el modelo presentado por Hassan

(Hassan, 1999), donde los datos de metabolitos del paso de inducción

metabólica están disponibles. Fuentes alternativas de datos pueden ser

generadas a partir de estudios in vitro, donde la concentración es medida

utilizando tiempo real PCR o incubación con marcadores funcionales. La

investigación realizada por Bomhard (Bomhard, 1998), donde las actividades

de varios enzimas del citocromo P450 fue medida siguiendo el tratamiento del

diclobenceno. El estudio realizado por Magnusson en incubados de

microsomas de rata que habían varias administraciones de fenitoína. En la

figura III.18 se representa el modelo de autoinducción descrito por Magnusson

para el fenobarbital en ratas (Magnusson, 2006).


74

Figura III. 17. El diagrama describe un compartimento para la fenitoína (PB) y 8 compartimentos de actividad enzimática. La PB reduce la formación 2α y 16 αOHT. Induce la formación de resorufin y 2β, 6α y 16β-OHT.

III.4. Análisis Cinético y Dinámico Individual

Tras la administración de un fármaco a un paciente, la determinación de sus

parámetros cinéticos y dinámicos es la etapa crucial para desarrollar con garantía de

éxito la individualización posológica. Este hecho exige la obtención y el análisis de las

concentraciones del fármaco y la medida de sus efectos farmacológicos. En

condiciones de máxima eficiencia, se exige establecer una estrategia de toma de

muestras (o diseño experimental) que garantice la estimación óptima de los parámetros

cinéticos y dinámicos (D´Argenio, 1981).

Antecedentes

75

III.4.1. Datos experimentales y datos observacionales

En los últimos años se han propuesto una amplia variedad de métodos para

caracterizar el comportamiento farmacocinético o farmacodinámico en una

determinada población. Estos métodos han permitido cuantificar el comportamiento

poblacional, no solo mediante la utilización de datos experimentales procedentes de

estudios controlados, sino también con datos observacionales procedentes de la

monitorización clínica asistencial. La disponibilidad de datos experimentales u

observacionales va a condicionar el método de estimación a utilizar en la

caracterización del comportamiento cinético y dinámico en una población (tabla III.11.)

Tabla III. 11. Ventajas e inconvenientes de los datos experimentales y observacionales.

Datos VENTAJAS INCONVENIENTES

Experimentales

-Gran número de datos -Diseño experimental óptimo -Tiempos de dosificación y extracción controlados -Posibilidad de aplicación de métodos de estudio estándar

-Número limitado de individuos -Individuos no tributarios de tratamiento farmacológico

-Alto coste

Observacionales

-Individuos representativos de la población a tratar -Gran número de individuos -Bajo coste

-Número limitado de datos por paciente -Posibles errores en tiempos de dosificación y extracción de muestras -Diseño de dosificación y extracción de muestras pobre -Posible sesgo de variables concomitantes desconocidas -Necesidad de programas complejos

La utilización de datos observacionales, procedentes de la monitorización clínica

rutinaria, inicialmente requiere no despreciar la información aportada por cualquier


76

paciente perteneciente a la población de estudio.

En este contexto, se debe recordar que cuando el número de pacientes tratados

rutinariamente con el fármaco a estudio es elevado, se puede suplir la escasez de

observaciones por individuo, a través del análisis de los datos con las técnicas

poblacionales adecuadas (Rodríguez, 1996a). En cualquier caso, Grasela y cols

(Grasela, 1986), proporcionan unas directrices básicas a tener en consideración a la

hora de diseñar un estudio de farmacocinética poblacional a partir de datos

observacionales (tabla III.12).

Tabla III. 12 Directrices básicas para el diseño de estudios de farmacocinética poblacional

- La obtención de las muestras de concentración del fármaco debe realizarse a tiempos aleatorios y sin seguir un protocolo experimental rígido. - Es necesario, al menos entre 2 y 4 muestras por paciente; aunque una sola muestra por paciente es capaz de proporcionar información adicional cuando se combina con más datos. - La muestra debe estar formada por un mínimo de 50 a 100 sujetos representativos de la población subsidiaria del tratamiento con fines terapéuticos. - Los pacientes pueden recibir diversos medicamentos de forma concomitante, así como una dieta variada para obtener información de posibles interacciones.

III.5. Análisis Cinético y Dinámico Poblacional

La experiencia acumulada con los estudios individuales evidencia la gran

variabilidad existente en los procesos farmacocinéticos y farmacodinámicos a la cual

se había prestado escasa atención hasta hace poco más de 15 años. Por ello el

análisis farmacocinético y farmacodinámico en amplios grupos de población implica el

cambio de referencia del individuo a la población y exige un cambio en la metodología

utilizada en su estudio.

En efecto, la incorporación de la metodología bayesiana a la farmacocinética

clínica para el control adaptado de la respuesta farmacocinética y la necesidad cada

Antecedentes

77

vez mayor de la individualización posológica de fármacos con estrecho ámbito

terapéutico, en distintos grupos de población, justificó la necesidad de conocer no sólo

la tendencia central de la respuesta farmacocinética en los individuos de la población,

sino también la variabilidad intraindividual e interindividual (Sheiner, 1979a; Whiting,

1986; Colburn, 1988; Rodríguez, 1996b).

Además, esta metodología ha alcanzado un amplio desarrollo en subgrupos de

población (Collart, 1992; Grasela, 1985).

En este contexto, el análisis farmacocinético y/o farmacodinámico en grupos de

poblaciones tiene como objetivo determinar la tendencia central del comportamiento

cinético y dinámico de los medicamentos y cuantificar su variabilidad, ínter e

intraindividual, en función de una serie de parámetros de efecto fijo y otros de efecto

aleatorio, que permitan alcanzar la individualización posológica con un mayor

conocimiento de los factores que explican la variabilidad en la respuesta. En su sentido

más amplio, la farmacocinética o farmacodinamia poblacional puede definirse como el

estudio de la variabilidad de las concentraciones plasmáticas o el efecto farmacológico

entre los distintos individuos que reciben pautas posológicas normalizadas (Aarons,

1991a; Mandema, 1995). Por ello, el desarrollo del análisis farmacocinético y

farmacodinámico en grupos de pacientes tiene una serie de objetivos que a modo de

resumen se exponen en la tabla III.13.

Tabla III. 13 Objetivos de los estudios farmacocinéticos y farmacodinámicos (Bruno, 1998).

Determinar el comportamiento farmacocinético y farmacodinámico del fármaco en poblaciones de pacientes representativos de la patología a tratar. Explicar la variabilidad interindividual e intraindividual mediante la identificación de los factores que las condicionan. Caracterizar el comportamiento cinético y dinámico de los pacientes de forma individual mediante la estimación bayesiana. Investigar el valor pronóstico de los parámetros farmacocinéticos y farmacodinámicos individuales en la respuesta clínica al tratamiento, en términos de eficacia y seguridad.


78

III.5.1. Modelo farmacoestadístico poblacional

Es obvio que una importante fuente de variabilidad, tanto en farmacocinética como

en farmacodinamia, se debe a la existencia de diferencias interindividuales que se

asume que pueden ser caracterizadas mediante un modelo estructural común a todos

los individuos de una población; sin embargo, el valor del vector de los parámetros del

modelo puede diferir entre los distintos individuos de la población. Este hecho se

expresar matemáticamente mediante la ecuación III.25:

iii )x,(g ηθφ += Ecuación III. 25

donde g es una función matemática conocida que describe el valor de φi en función

del vector de parámetros de tendencia central de la población θ (valor típico

poblacional) y las covariables específicas del individuo xi, como la edad, el peso o el

estado fisiopatológico entre otras; el parámetro ηi representa la variación aleatoria del

vector de parámetros individuales alrededor del valor típico poblacional y se asume

que es independiente entre los distintos individuos. Esta medida de dispersión

interindividual ηi permite cuantificar la variabilidad interindividual de los parámetros

estudiados. Para una mayor simplicidad, se asume que las covariables específicas del

individuo permanecen constantes en el tiempo; en cualquier caso, es posible

incorporar al modelo covariables predictoras tiempo-dependiente.

Las relaciones cuantitativas establecidas entre las características específicas de

los pacientes y los parámetros del modelo pueden ser categóricas, como la relación

entre la presencia o no de insuficiencia hepática y el aclaramiento plasmática de un

fármaco; o continuas, como la relación entre el valor del aclaramiento de creatinina y el

aclaramiento renal de un fármaco. La incorporación de estas covariables predictoras

dentro de los modelos farmacoestadísticos debe considerarse en términos de

reducción de la variabilidad poblacional asociada a las observaciones.

La disminución de la variabilidad interindividual, asociada a un determinado

parámetro poblacional cuando se incorporan modelos de regresión que incluyen

covariables predictoras, es uno de los criterios utilizados para valorar la posible

Antecedentes

79

inclusión o exclusión de estas covariables en el modelo farmacoestadístico final,

porque se traduce en una predicción individual de mayor exactitud y precisión (Wählby,

2001).

Para la descripción completa del modelo farmacoestadístico poblacional es

necesario caracterizar la función de distribución de probabilidad de ηi. Las distintas

asunciones realizadas sobre la función de distribución de probabilidad, de los efectos

aleatorios interindividuales, es una de las diferencias básicas entre los distintos

métodos de estimación de parámetros poblacionales que se discutirá más adelante. Si

se considera que ηi es el vector de los efectos aleatorios interindividuales de dimensión

p que presenta una función de distribución de probabilidad F, la verosimilitud de las

observaciones yi del individuo i-ésimo de la población puede expresarse de la siguiente

forma:

∫ ⋅⋅= ηηηΨΨ d)(F),/y(l)F,(L iii Ecuación III. 26

donde Ψ comprende los parámetros (θ,ξ,σ2) que son comunes a todos los individuos

de la población y li(yi/Ψ,η) es la verosimilitud de las observaciones del individuo i-ésimo

conocido Ψ y η, que puede ser calculada mediante la ecuación III.27:

⎟⎠⎞

⎜⎝⎛ −−−

⋅⋅= −−

)Ey(C)Ey(21exp)Cdet()2(),,/y(l ii

1i

Tii2

1

i2M

2iii πσξφ

Ecuación III. 27

Esta ecuación es similar a la ecuación utilizada para el cálculo de la verosimilitud

de las observaciones de un individuo aislado, pero en este caso φi = g(θ,xi)+ηi. Para N

individuos la verosimilitud de todos los datos se expresa de la siguiente forma:

∏=

Ψ=ΨN

1ii FLFL ),(),( Ecuación III. 28

Las estimaciones máximo verosímiles de los parámetros poblacionales Ψ y F

pueden obtenerse mediante la maximización de L(Ψ,F). Ahora bien, resulta de gran

dificultad resolver exactamente la integral de la ecuación ya que la mayoría de los


80

modelos farmacocinéticos y farmacodinámicos presentan una dependencia no lineal

entre las observaciones y los efectos aleatorios. Como consecuencia no es posible

calcular la distribución de los yi, ni incluso sus dos primeros momentos de esta

distribución.

Las aproximaciones realizadas para simplificar los cálculos justifican la existencia

de los distintos métodos de estimación de parámetros poblacionales que se describen

más adelante (Mandema, 1995). En definitiva, para caracterizar el comportamiento

farmacocinético y farmacodinámico en una determinada población son esenciales los

elementos que se presentan en la tabla III.14.

Tabla III. 14 Elementos esenciales para definir un modelo farmacoestadístico.

-Modelo estructural farmacocinético y/o farmacodinámico que describa la respuesta observada (p.ej. evolución temporal de las concentraciones plasmáticas de un fármaco) en un determinado individuo. -Modelo de regresión que describa la relación cuantitativa entre las características individuales del paciente y sus parámetros farmacocinéticos y farmacodinámicos (Vd, Cl, EC50, Emax, Ke0, etc). -Modelo de varianza interindividual que describa la variabilidad inexplicable por el modelo de regresión de los parámetros del modelo estructural. -Modelo de varianza residual que describa la variabilidad de las observaciones inexplicable por diferencias interindividuales.

Estos elementos caracterizan el modelo farmacoestadístico poblacional en el cual

se pueden distinguir tres tipos de parámetros: parámetros de efecto fijo y parámetros

de efecto aleatorio interindividual e intraindividual (Sheiner, 1991).

Parámetros de efecto fijo. Cuantifican el comportamiento cinético y/o dinámico

medio del fármaco en la población así como, las relaciones existentes entre los

parámetros del modelo estructural y las características individuales de los pacientes

(modelos de regresión). Estos parámetros son, por ejemplo, los valores medios de los

volúmenes de distribución en una población específica o los valores de los coeficientes

de regresión de la relación establecida entre el aclaramiento del fármaco y el

aclaramiento de creatinina.

Antecedentes

81

Estos parámetros se convierten en una herramienta útil para la toma de decisiones

clínicas y de investigación, ya que permiten desarrollar una recomendación “a priori” de

la dosificación para una población específica de pacientes.

Parámetros de efecto aleatorio interindividual. Cuantifican la magnitud típica de

la variabilidad cinética y/o dinámica entre los individuos de una población; es decir,

describen la distribución de los valores de los parámetros individuales con respecto al

valor típico poblacional.

La magnitud de la variabilidad en un parámetro farmacocinético y/o

farmacodinámico puede ser un indicador útil para la seguridad del fármaco. De hecho,

una aproximación para definir el índice terapéutico de un medicamento administrado

de forma crónica puede ser la relación entre el ámbito de concentraciones plasmáticas

en estado estacionario y el valor de la variabilidad interindividual del aclaramiento. A

partir de esta definición, se pueden identificar situaciones en las que sea necesario la

monitorización y ajuste de dosis de los pacientes. Así, en dos poblaciones con los

mismos valores medios de parámetros farmacocinéticos, pero con diferentes grados

de variabilidad interindividual, al administrar una misma dosis estándar se obtendrán

efectos farmacológicos con mayor variabilidad en la población de mayor valor en la

variabilidad de sus parámetros cinéticos. Por esta razón, los parámetros de efecto

aleatorio interindividual permiten evaluar la incertidumbre, cinética o dinámica,

asociada a una recomendación posológica realizada, tanto a priori como a posteriori,

en un paciente que pertenece a la población para la cual se ha caracterizado su

comportamiento cinético y/o dinámico. Desde el punto de vista del diseño

experimental, estos parámetros son los principales determinantes del tamaño de la

muestra de pacientes necesarios para la correcta caracterización del comportamiento

farmacocinético-dinámico poblacional.

Parámetros de efecto aleatorio intraindividual. Cuantifican la magnitud de la

variabilidad residual, incluyendo entre otras, la variabilidad cinética y dinámica

intraindividual, el error de la técnica analítica, el error en la selección del modelo

farmacoestadístico, el error en los tiempos de muestreo, etc. Estos componentes de la

varianza residual no se pueden estimar fácilmente por separado, ya que para ello se


82

necesitaría un número importante de datos clínicos suficientemente detallados y

completos. Su principal utilidad reside en poder detectar la fuente de error y su

magnitud.

Desde el punto de vista del diseño experimental, estos parámetros son los

principales determinantes del número óptimo de muestras a obtener de un paciente

para la correcta caracterización del comportamiento poblacional. En la estimación

bayesiana de parámetros individuales para la individualización posológica, la magnitud

de la variabilidad residual condiciona la utilidad de la información individual disponible

(Yamaoka, 1985), hasta tal punto que cuando la magnitud de la variabilidad residual es

muy superior a la magnitud de la variabilidad interindividual, el número de

observaciones necesarias para estimar correctamente el comportamiento cinético y/o

dinámico a nivel individual puede ser tan elevado que esta práctica sea inabordable y

la mejor solución sea la administración de pautas posológicas estándar.

Tradicionalmente, se han utilizado los parámetros de efecto fijo para establecer

una pauta de dosificación inicial. No obstante, de esta forma sólo se puede predecir el

comportamiento medio del cual el paciente puede diferir significativamente. Sólo el

conocimiento de los parámetros de efecto aleatorio permite estimar cuánto puede

desviarse del valor medio el comportamiento individual; es decir, cuál es el nivel de

confianza del régimen de dosificación seleccionado. De aquí se desprende la

trascendencia clínica de la estimación exacta y precisa de estos parámetros (Sheiner,

1991).

III.5.2. Métodos de estimación de parámetros poblacionales

Desde un punto de vista estadístico, los métodos de estudio poblacional se

pueden clasificar en función de las asunciones realizadas acerca de la distribución de

probabilidad de los parámetros farmacocinéticos o farmacodinámicos. Así, los métodos

paramétricos asumen una distribución de probabilidad conocida, generalmente una

distribución normal o normal-logarítmica, de la cual se desconocen sus características

(primer y segundo momento). Los métodos no paramétricos no realizan asunción

alguna acerca de la distribución de los datos y el investigador tendrá que estimar la

Antecedentes

83

función de distribución de probabilidad (tabla III.15). Otra clasificación es agrupar los

métodos en función de la forma en que se realiza la estimación de los parámetros

poblacionales, es decir, métodos en una etapa y métodos en dos etapas.

Tabla III. 15 Clasificación de los métodos de estudio poblacional.

A. MÉTODOS PARAMÉTRICOS

Métodos simples de datos

Método simple promedio de datos

Método simple de combinación de datos

Métodos en dos etapas

Método estándar Método global Método iterativo Método de filtrado no lineal Algoritmo EM

Modelo no lineal de efectos mixtos Métodos bayesianos:Gibbs

sampler

B. MÉTODOS NO PARAMÉTRICOS

Métodos no paramétrico de máxima

verosimilitud

Método no paramétrico de máxima

expectación

Método no paramétrico uniforme de

máxima verosimilitud

III.5.2.1. Modelo no lineal de efectos mixtos

El modelo de efectos mixtos (en inglés, Nonlinear Mixed Effects Model, NONMEM)

(Beal, 1979) fue desarrollado para solventar los inconvenientes inherentes a los

métodos en dos etapas. El término “modelo de efectos mixtos” hace referencia a la

inclusión de parámetros de efecto fijo y aleatorio, tanto interindividual como

intraindividual, en el modelo farmacoestadístico con el fin de ser estimados en una

única etapa. En realidad, este método es la primera aproximación farmacoestadística

para el análisis de datos poblacionales capaz de utilizar los datos obtenidos en la

práctica clínica, en especial cuando éstos son de escasa calidad. De hecho este

método permite estimar la variabilidad interindividual sin obviar la gran cantidad de

limitaciones presentes en los datos observacionales (Sheiner, 1977; Steimer, 1984).


84

En un modelo farmacoestadístico general, la j-ésima medida de concentración

plasmática o efecto farmacológico, en el individuo i-ésimo de la población de estudio

puede expresarse como:

ijiijij ),x,(fy εηΦ += Ecuación III. 29

y la linealización del modelo farmacoestadístico mediante series de Taylor de

primer orden con respecto a las variables que cuantifican los efectos aleatorios puede

expresarse como:

ijijiijijijij )x,(G)x,(fy γεηΦΦ +++= Ecuación III. 30

donde 0i

Ti

ijiijijij

),,x,(f)x,(G

=∂

∂=

ηη

εηΦΦ Ecuación III. 31

donde Gij (θ,xij) es la matriz 1·p de las primeras derivadas de f(θ,xij,ηi,εij) con respecto a ηi, en ηi igual a cero y γij es el término asociado al error cometido en la linealización. En este ejemplo, el modelo es lineal en εij y por tanto, no es necesario linealizar la función respecto de εij. En algunas ocasiones, puede ser conveniente una transformación de los datos, como la transformación logarítmica, para garantizar la linealidad con respecto a εij. Por otra parte, el método NONMEM asume que los parámetros de efecto aleatorio, εij y ηi, son independientes y su función de distribución de probabilidad sigue una ley normal, cuya media y varianza viene expresada de la siguiente forma:

),0(N 2ij σε ≈ Ecuación III. 32

),0(Ni Ωη ≈ Ecuación III. 33

donde Ω es la matriz de varianza-covarianza P·P de los P vectores ηi (Sheiner, 1977).

La función de distribución de probabilidad normal se elige principalmente por dos

razones. En primer lugar, esta función de distribución de probabilidad proporciona un

modelo de varianza empírico, pero razonable para muchas situaciones reales que

Antecedentes

85

implican procesos aleatorios, como pueden ser numerosos procesos biológicos. Por

otra parte, desde el punto de vista matemático, se prefiere la función de distribución de

probabilidad normal porque los componentes aleatorios individuales contribuyen de

forma aditiva a los datos observacionales. Este hecho permite desarrollar con relativa

facilidad funciones matemáticas de menor complejidad que pueden ser resueltas

mediante procedimientos iterativos. Las funciones de distribución de probabilidad no

normales son difíciles de resolver y la obtención de las estimaciones de los parámetros

del modelo consume mucho tiempo, incluso en potentes ordenadores.

Teniendo en cuenta, las asunciones sobre la función de distribución de

probabilidad de εij y ηi, su independencia y la linealización del modelo

farmacoestadístico, la esperanza matemática y la matriz de varianza-covarianza de las

observaciones del individuo i-ésimo de la población pueden expresarse de la siguiente

forma:

)x,(fE ii Φ= Ecuación III. 34

ni2T

iii I)x,(G)x,(GC σΦΩΦ += Ecuación III. 35

donde f(Φ,xi) es el vector de las predicciones de yi, G(Φ,xi) representa la matriz Ni·P de

las primeras derivadas de f(Φ,xi,ηi,εi) con respecto a ηi. Cuando ηi es igual a cero Ini

representa la matriz identidad de tamaño ni. Según el principio de máxima

verosimilitud, los parámetros del modelo más probables son aquellos que hacen

máxima la función de verosimilitud, es decir, la probabilidad de obtener los valores

observados. Así, la estimación de los parámetros farmacocinéticos poblacionales

mediante el método de máxima verosimilitud se obtiene al minimizar –2 veces el

logaritmo de la verosimilitud poblacional (-2LL) de la forma expresada en la siguiente

ecuación:

[ ]∑=

− −−+=−=N

1iii

1i

TiiiNONMEM )Ey(C)Ey())Clog(det(LL2OBJ Ecuación III. 36


86

Como se puede apreciar, la minimización de la función objetivo se realiza en

función de los valores poblacionales Φ, Ω, σ2. Esta función objetivo es muy similar a la

empleada por el método global en dos etapas, pero en este caso se emplean las

observaciones realizadas de cada individuo, contenidas en el vector yi, mientras que el

método global utiliza el vector de los parámetros individuales obtenido en la primera

etapa. Esto hace que los dos métodos compartan algunas propiedades y limitaciones

estadísticas (Rodríguez, 1996b).

La aproximación descrita hasta aquí se denomina aproximación de primer orden

del método NONMEM (en inglés, First Order, FO) y probablemente, se trata del

método más utilizado y validado en el análisis farmacocinético y farmacodinámico

poblacional (Mandema, 1995). Los estudios de simulación evidencian la superioridad

de este método frente al método estándar en dos etapas y los métodos simples de

datos en cuanto a la exactitud y precisión de la estimación de parámetros

farmacocinéticos poblacionales de distintos modelos estructurales, bien con datos

experimentales donde la superioridad se manifiesta en la estimación de los parámetros

de efecto aleatorio (Grasela, 1986; Collart, 1992; Arons, 1991b; Kaniwa, 1990; Pai,

1992), bien con datos observacionales donde la superioridad se manifiesta tanto en los

parámetros de tendencia central como de variabilidad (Sheiner, 1980; Sheiner, 1981a;

Sheiner, 1983; Beal, 1984; Steimer, 1984; White, 1991, Mentré, 1995). Es más, a

medida que la variabilidad residual se incrementa, los métodos en dos etapas y los

métodos simples de datos tienen una mayor pérdida de exactitud y precisión en la

estimación de los parámetros poblacionales que la aproximación de primer orden del

método NONMEM.

La correcta caracterización de la variabilidad interindividual exige el análisis de un

número suficiente de individuos representativos de la población de estudio que permita

caracterizar esta magnitud. En cualquier caso, el número de individuos necesarios

para un estudio poblacional y el número de observaciones necesarias en cada

individuo dependen del modelo farmacoestadístico utilizado y pueden ser

determinadas a priori mediante estudios de simulación (Edrenyi, 1981; Al-Banna, 1990;

Ette, 1993; Pérez-Ruixo, 1998).

Antecedentes

87

El posible sesgo cometido en el proceso de estimación de parámetros,

condicionado por el error cometido en la aproximación de primer orden, γi, en algunas

ocasiones puede distorsionar considerablemente los parámetros obtenidos. En 1984,

por primera vez, se evaluó el impacto de la linealización del modelo farmacoestadístico

mediante la comparación con la solución exacta obtenida de los parámetros

farmacocinéticos poblacionales de un modelo monocompartimental mediante la

estimación por máxima verosimilitud (Beal, 1984). En este caso, no existieron

diferencias significativas en la exactitud y precisión de la estimación de los parámetros

farmacocinéticos poblacionales y el método NONMEM con aproximación de primer

orden puede utilizarse sin cometer ningún sesgo cuando la variabilidad interindividual

es menor del 25%. Posteriormente, se demostró que el sesgo inherente a la

aproximación de primer orden se incrementa cuanto mayor sea la magnitud de la

variabilidad interindividual y la variabilidad residual (White, 1991). Este sesgo podría

ser debido bien a la utilización de un modelo de varianza log-normal para la simulación

de los datos analizados, bien a la evaluación de la aproximación de primer orden en ηi

igual a cero. En cualquier caso, la bondad de la aproximación de primer orden

depende de la magnitud de la variabilidad interindividual y de la no linealidad del

modelo. Por ello, en el análisis de datos reales estos problemas pueden ser resueltos

parcialmente mediante la incorporación de covariables predictoras que reduzcan el

grado de variabilidad interindividual.

Recientemente se ha desarrollado la aproximación de primer orden condicional

(en inglés, First Order Conditional Estimation, FOCE). Con este método, la

linearización en serie de Taylor se hace para ηj=η*j, lo cual permite solventar, en parte,

el sesgo en la estimación de los parámetros poblacionales. En cambio, el tiempo

requerido para el procesado de los datos con este método puede incrementarse

considerablemente. Además, el valor de la función mínimo objetivo obtenido no es

comparable con el que se obtiene con el método de primer orden.

En la identificación de covariables para la construcción del modelo

farmacoestadístico poblacional final suele utilizarse el método de primer orden,

siempre y cuando la correlación entre concentraciones observadas y estimadas con el

modelo básico (sin covariables) no aparezca sesgada. En este caso, una vez obtenido


88

el modelo final pueden reestimarse los parámetros farmacocinéticos poblacionales con

el método de primer orden condicional (Burtin, 1994). En cambio, cuando la correlación

entre concentraciones observadas y estimadas con el modelo básico aparece

sesgada, debe emplearse el método de primer orden condicional. Si de esta forma el

sesgo no desaparece, puede ser debido a un error en la selección del modelo

estructural (Sheiner, 1992).

El método NONMEM también permite la aplicación de modelos de regresión

múltiple para estudiar la influencia de las características antropométricas, biométricas,

fisiopatológicas o cualquier otro predictor de los pacientes sobre los parámetros

farmacocinéticos. En el caso de los modelos de regresión lineal es posible utilizar la

propuesta por Hosmer y Lemeshow (1989) para obtener el mejor modelo predictivo.

Así se pueden detectar interacciones entre fármacos (Grasela, 1987) e incluso mejorar

el diseño y la recopilación de datos de ensayos clínicos (Antal, 1989). La gran ventaja

de este método es la posibilidad de emplear datos de rutina clínica que difícilmente

podrían ser utilizados en otros métodos. Asimismo, las ventajas estadísticas de este

método, sobre el método en dos etapas, incluyen mayor eficacia en la estimación de

los parámetros poblacionales, la posibilidad de estimar intervalos de confianza no sólo

de los parámetros de efecto fijo, sino también de los de efecto aleatorio, la capacidad

de evaluar el modelo obtenido ponderando automáticamente los datos y la exactitud y

precisión de las estimas de los parámetros citados, independientemente del número de

concentraciones plasmáticas por paciente y dosis (Sheiner, 1983).

Las aproximaciones paramétricas descritas hasta aquí asumen que los parámetros

farmacocinéticos proceden de una distribución de probabilidad normal o log-normal,

definida por unos parámetros desconocidos como son la media y su varianza. Mallet,

describió una aproximación no paramétrica, que no realiza ninguna asunción sobre la

forma de la distribución de probabilidad de los parámetros poblacionales, sino que

estima esta función en la muestra de estudios a partir de datos mediante el

procedimiento de máxima verosimilitud (Mallet, 1986). De esta forma, los métodos no

paramétricos han sido los últimos métodos incorporados al análisis poblacional de

datos, siendo posible explorar las distribuciones de probabilidad de los parámetros en

su totalidad y detectar posibles multimodalidades, excesos de variabilidad, asimetrías,

Antecedentes

89

valores extremos o sesgos en las distribuciones. Esta posibilidad les confiere una

importante ventaja respecto a los métodos paramétricos y justifica su mayor utilización

como herramienta exploratoria de los datos que complementa la información obtenida

mediante los métodos paramétricos. Además, estos métodos pueden servir para

verificar la validez de las asunciones estadísticas realizadas mediante el análisis por

métodos paramétricos y obtener estimaciones refinadas de la variabilidad

interindividual cuando existen factores desconocidos por el investigador que influyen

significativamente en la variable respuesta (Dodge, 1991; Rodríguez, 1996c; Ette,

1998; Karlsson, 1998). Por otra parte, se trata de métodos en una etapa, al igual que el

modelo no lineal de efectos mixtos, que permite incorporar pacientes de los que

únicamente se disponga de una observación. Básicamente, existen dos métodos no

paramétricos: el método no paramétrico de máxima verosimilitud (NPML) y el método

no paramétrico de máxima expectación (NPEM).

Los métodos no paramétricos presentan una serie de inconvenientes comunes,

como la complejidad teórica, la dificultad de su implementación del software y el

excesivo tiempo de procesado de datos. Tampoco es posible obtener directamente los

intervalos de confianza para los parámetros poblacionales estimados y por tanto, no

permiten una valoración estadística de los resultados obtenidos. En general, se

prefiere una función de distribución de probabilidad continua en lugar de la solución

discreta que estos programas generan como consecuencia de su mayor aplicabilidad.

Por otra parte, en los métodos no paramétricos es necesario conocer previamente el

modelo de varianza residual, que no siempre está disponible ni es fácil de obtener, por

lo que en numerosas ocasiones requiere asumir el modelo de error derivado de la

técnica analítica como modelo de varianza residual. Esta asunción implica considerar a

la técnica analítica como la principal fuente de variabilidad residual (Mallet, 1986;

Dodge, 1994; Rodríguez, 1996c).

Estos problemas, unido a la complejidad y escasa disponibilidad de programas

informáticos que implementen los algoritmos no paramétricos, en contraste con la

relativa simplicidad y amplia divulgación de los métodos paramétricos y la mayor

eficiencia y poder de los estos últimos justificaría su menor utilización y aplicación en el

análisis de los datos. No obstante, la utilidad del análisis poblacional no paramétrico ha


90

sido ampliamente utilizada en los últimos años con diversos fármacos en distintas

poblaciones como es el caso de la gentamicina en neonatos (Dodge, 1993), neonatos

de bajo peso (Dodge, 1991), en patología vascular periférica (Izquierdo, 1991; Tesis

Doctoral Izquierdo, 1993), en pacientes con indicadores de desnutrición (Kisor, 1992),

en pacientes críticos (Watling, 1993; Tesis Doctoral Mateu, 1997), en pacientes con

lesión espinal (Gilman, 1993); gentamicina y tobramicina en pacientes oncológicos

(Ordovás, 1994); tobramicina en pacientes críticos (Tesis Doctoral Mateu, 1997);

zidovudina (Mentré, 1992); ciclosporina (Mallet, 1988); vancomicina en pacientes

críticos (Llopis, 1997); trimetoprim (Jelliffe, 1997); litio (Taright, 1994); 5-Fluoruracilo

(Tesis Doctoral Climente, 1997) y docetaxel (Bruno, 1996).

Material y Métodos

91

IV. MATERIAL Y MÉTODOS

El estudio de la variabilidad en la respuesta farmacocinética de la población, se ha

dividido en tres etapas: diseño del estudio, selección del modelo farmacoestadístico,

estimación de los parámetros de efecto fijo y de efecto aleatorio mediante los métodos

seleccionados e influencia de las covariables. Se trata en definitiva de un estudio

clínico prospectivo, sin grupo control, no aleatorizado, que analiza el comportamiento

farmacocinético de ciclofosfamida con una aproximación farmacodinámica en

pacientes con cáncer de mama de alto riesgo subsidiarias de quimioterapia de

intensificación.

IV.1. Pacientes y Tratamiento Farmacoterapéutico

LLa población de estudio está compuesta por pacientes diagnosticadas de cáncer

de mama de alto riesgo en tratamiento con quimioterapia a altas dosis y posterior


92

rescate con células progenitoras hematopoyéticas de sangre periférica, en el Hospital

Clínico Universitario y en el Hospital Universitario Dr. Peset de Valencia.

IV.1.1.Criterios de inclusión y exclusión de pacientes

Para este estudio se han seleccionado las pacientes que cumplían los siguientes

criterios de inclusión:

1. Pacientes con carcinoma de mama de alto riesgo:

-pacientes con diagnóstico histológico de adenocarcinoma de mama

en estadio II y III, con más de 10 ganglios axilares afectados tras

cirugía reglada sin resto tumoral (mastectomía radical ó mastectomía

radical modificada con vaciamiento axilar) o,

-pacientes con diagnóstico histológico de adenocarcinoma de mama

en estadio II y III con más de 4 ganglios axilares afectados tras

quimioterapia neoadyuvante o,

-pacientes con carcinoma inflamatorio de mama.

2. Biopsia de médula ósea sin afectación metastásica

3. Edad menor de 65 años y mayor de 18 años

4. Estado general inferior a 2 según la escala ECOG, ó superior a 60%

en la escala Karnofsky. Es decir, pacientes con actividad normal, sin

ningún síntoma de enfermedad, ó con restricción física de la actividad,

aunque puedan desarrollar su vida de forma ambulatoria y realizar

trabajo ligero.

5. Inicio del tratamiento sistémico adyuvante en las primeras 6 semanas

tras la cirugía.

6. Ausencia de enfermedad neoplásica (excepto carcinoma cutáneo

basocelular ó carcinoma de cervix in situ ó carcinoma de mama

contralateral) ó tratamiento con quimioterapia previo.

7. Función medular normal; es decir, hemoglobina (Hb) superior a 11

g/dL, recuento de leucocitos superior a 3·109 /L y plaquetas superior a

100·109 /L.

Material y Métodos

93

8. Función renal conservada; es decir, creatinina sérica (Crs) inferior a

1.5 mg/dL.

9. Función cardiaca normal, confirmada por electrocardiograma y fracción

de eyección ventricular (FEV) superior al 50%.

10. Función hepática conservada; es decir, bilirrubina, AST y ALT

inferiores a 2.5 veces el límite superior de la normalidad

11. Función respiratoria normal, confirmada mediante pruebas funcionales

con DLCO (difusión del pulmón para el monóxido de carbono).

12. Ausencia de anticuerpos contra el virus de la inmunodeficiencia

humana (VIH).

13. Ausencia de embarazo o lactancia materna

14. Firma del consentimiento informado para el tratamiento con altas

dosis y reinfusión de células precursoras hematopoyéticas de sangre

periférica.

Cuando los pacientes cumplían los criterios de inclusión anteriores, el único requisito

adicional necesario para su inclusión en el estudio fue la firma de su consentimiento

para la monitorización de concentraciones plasmáticas de ciclofosfamida, tras ser

informado verbalmente y por escrito de los objetivos y metodología del estudio que

evalúa la relación entre el comportamiento farmacocinético de ciclofosfamida y la

respuesta clínica del paciente (Anexo 2).

Asimismo, se han excluido del estudio los pacientes que cumplían al menos uno de

los siguientes criterios de exclusión:

1. Presencia de neoplasia o antecedentes de cáncer distinto al

carcinoma cutáneo basocelular o carcinoma de cervix in situ ó carcinoma

de mama contralateral.

2. Embarazo o lactancia materna

3. Enfermedad no oncológica significativa, incluida la infección por VIH

no documentada, la hipertensión no controlada (presión diastólica superior

a 115 mmHg), insuficiencia cardiaca congestiva (clase III y IV de la


94

clasificación funcional de la New York Heart Association –NYHA) o

antecedentes de arritmia cardiaca no controlada.

4. Trastornos psiquiátricos, adictivos ó de cualquier tipo que comprometa

la capacidad para otorgar el consentimiento informado verdadero para la

participación en el estudio.

5. Cualquier circunstancia que impida que el tratamiento y su

seguimiento se realicen según el protocolo establecido, como puede ser la

progresión de la enfermedad, la aparición de cardiotoxicidad y el

descenso de la FEV por debajo de los límites normales, la toxicidad

pulmonar ó neurológica grado 3 ó superior (según escala de la OMS) y la

presencia de cistitis hemorrágica secundaria a la administración de

ciclofosfamida.

IV.1.2.Tratamiento farmacoterapéutico

Las pacientes seleccionadas recibieron como tratamiento sistémico adyuvante

entre 4 y 6 ciclos de quimioterapia según el esquema FEC (fluorouracilo 600 mg/m2 IV,

epirrubicina 75 mg/m2 IV y ciclofosfamida 600 mg/m2 IV) ó AC (adriamicina 40 mg/m2

IV día 1 y ciclofosfamida 200 mg/m2 PO, días 3-6). Salvo en el caso en que se

administró quimioterapia neoadyuvante, previa a la mastectomía radical ó mastectomía

radical modificada, el número total de ciclos de quimioterapia no fue superior a 6.

El tratamiento sistémico adyuvante se inició durante las primeras 6 semanas tras la

cirugía. Cada ciclo se administró con una periodicidad de 21 días, siempre que el

recuento absoluto de neutrófilos (ANC) fuese superior a 1.5·109 /L, las plaquetas se

situaran por encima de 100·109 /L y no existiese mucositis residual. Cuando el ANC era

inferior a 1.5·109 /L, se retrasaba la administración de la quimioterapia y se repetía la

monitorización del ANC cada tres días, hasta alcanzar valores superiores 1.5·109 /L,

momento en el cual se administraba el 100% de las dosis de los fármacos citostáticos

del esquema de quimioterapia y se iniciaba simultáneamente tratamiento con rHuG-

CSF a dosis de 5 µg/kg/día, entre el día 5 y 12 después de la administración de la

quimioterapia. Cuando el retraso era superior a una semana, con independencia de si

se hubiese o no administrado rHuG-CSF o si apareciese neutropenia febril y/o

trombopenia grave (< 25·109 /L), las dosis de los fármacos citostáticos se reducían un

Material y Métodos

95

15%. En caso de mucositis grado III o superior, no se administraba el ciclo hasta que la

paciente estuviese recuperada. En este caso se reducían las dosis de los fármacos un

15% en los ciclos sucesivos. Si persistía este problema en ciclos sucesivos, la

reducción podía alcanzar hasta el 30%.

Tras la quimioterapia adyuvante, se procedió a la obtención y conservación de las

células precursoras hematopoyéticas de sangre periférica. Para ello se administraron

dosis comprendidas entre 10 y 20 µg/kg/día de filgrastim o 5 µg/kg/día de lenograstim,

desde el día después de la administración de la quimioterapia y hasta que el recuento

de neutrófilos alcanzase un nivel estable, compatible con la interrupción del

tratamiento. La leucoaféresis se realizó cuando el recuento de leucocitos tras el nadir

había aumentado lo suficiente como para alcanzar una elevada tasa de células CD34+

en sangre periférica.

Transcurridas entre cuatro y seis semanas desde la última leucoaféresis, las

pacientes ingresaban en el hospital para la administración de altas dosis de

quimioterapia y rescate hematopoyético con células precursoras de sangre periférica.

La quimioterapia a altas dosis se basa en el esquema STAMP-V y consta de la

administración intravenosa de ciclofosfamida 1.5 g/m2/día, tiotepa 125 mg/m2/día y

carboplatino 200 mg/m2/día, en perfusión continua de 24 horas, durante cuatro días

seguidos. La administración de la quimioterapia se realizaba a través de un catéter

central de doble luz, mediante una bomba de perfusión. El tiotepa se administraba en

Y por la misma vía que la fluidoterapia y la mezcla intravenosa binaria ciclofosfamida-

MESNA se administraba en Y con el carboplatino por la otra vía (tabla IV.1). Tres días

después de finalizar la quimioterapia se procedió a la reinfusión de las células

precursoras de sangre periférica obtenidas mediante la aféresis.

La administración de la quimioterapia a altas dosis exige un tratamiento de soporte

basado en la hidratación, alcalinización y diuresis forzada, tratamiento antiemético,

profilaxis y tratamiento de infecciones oportunistas, tratamiento con factores

estimulantes de colonias de granulocitos y soporte nutricional. La pauta de hidratación,

alcalinización y diuresis forzada, habitualmente se realizó mediante la administración

diaria de 3000 mL/m2 de solución glucosalina 1/3 con 90 mEq/m2 de cloruro potásico,


96

240 mEq de bicarbonato sódico y 20 mg de furosemida cada 12 horas. El tratamiento

antiemético consistió en la administración de antagonistas 5-HT3, ondansetrón (8 mg

cada 8-12h) o tropisetrón (5 mg cada 24h) o granisetrón (2 mg cada 24h), junto con

dexametasona 4 mg/m2 cada 12 horas, durante al menos los 5 días siguientes al inicio

de la quimioterapia. Asimismo, también se administró profilaxis antibiótica por vía oral,

desde el inicio de la quimioterapia, mediante norfloxacino 400 mg cada 12 horas o

ciprofloxacino 500 mg cada 12 horas, aciclovir 400 mg cada 8 horas y fluconazol 200

mg cada 24 horas. En caso de neutropenia febril, el tratamiento antibiótico por vía

intravenosa consistió en amikacina 1 g cada 24 horas y piperacilina/tazobactam 4/0.5 g

cada 6 horas. Si en 48 horas, no aparecía respuesta al tratamiento, se añadía

empíricamente vancomicina 1 g cada 12 horas; y si transcurridas 72 horas desde el

inicio de la fiebre la paciente continuaba sin responder al tratamiento, se iniciaba

tratamiento con anfotericina B, inicialmente a dosis de 0.5 mg/kg/día que

posteriormente se individualizaba en función de la situación clínica del paciente. En

caso de ser necesario, el tratamiento antibiótico se ajustó a la función renal de las

pacientes.

El tratamiento con factores estimulantes de colonias de granulocitos se inició el día

siguiente a la reinfusión de las células precursoras de sangre periférica (día +1), o bien

transcurridos 5 días desde la reinfusión (día +5). Así, se administró, vía intravenosa o

subcutánea, filgrastim 300 o 480 µg/día o lenograstim 263 µg/día hasta que las cifras

de neutrófilos se encontraran por encima de 1.5·109 /L durante tres días consecutivos.

El soporte nutricional en los pacientes cuya ingesta calórica no cubría más del 50% de

sus necesidades se baso en nutrición parenteral total y se desarrollo según los

protocolos establecidos en cada hospital.

Material y Métodos

97

Tabla IV. 1 Tratamiento farmacoterapéutico de los pacientes (protocolo STAMP-V).

Principio activo Pauta posológica y duración del tratamiento

Ciclofosfamida

Mesna

Tiotepa

Carboplatino

Fluidoterapia

Bicarbonato sódico

Ondansetrón

Dexametasona

Clorhexidina

Nistatina

Anfotericina B

Norfloxacino

Aciclovir

Fluconazol

Magaldrato

Ranitidina

Lactitol

Loracepam

Alopurinol

Furosemida

1.5 g/m2 en 500 mL de G5%, PIV de 24 h, durante 4 días

375 mg/m2 en 100 mL de G5%, dosis única previa al inicio

de la quimioterapia, después 1.5 g/m2 junto con la

ciclofosfamida, PIV de 24 h, durante 4 días

125 mg/m2 en 500 mL NaCl 3%, PIV de 24 h, durante 4 días

200 mg/m2 en 500 mL de G5%, PIV de 24 h, durante 4 días

2000 mL/m2 de solución glucosalina 1/3, con 90 meq/m2 de

cloruro potásico, PIV de 24 h

1/6 M 1000 mL PIV de 24 h

8 mg i.v. cada 8 h, durante 5 días

8 mg i.v. cada 8 h, durante 5 días

enjuagues con 10 mL VO cada 6 h

enjuagues con 10 mL VO cada 6 h

aerosol 4 mg cada 12 h

400 mg VO cada 12 h

400 mg VO cada 8 h

200 mg VO cada 24 h

2000 mg VO cada 8 h

300mg VO cada 24 h

1 sobre VO cada 24 h

1 comp VO cada 24 h

300 mg VO cada 24 h

20 mg i.v. cada 12 h

PIV: Perfusión intravenosa; VO: vía oral: i.v. Intravenoso; G5%: Glucosa 5%.

IV.2. Recogida de Datos de la Historia Clínica

De todas las pacientes incluidas en el estudio se han registrado, siempre que ha

sido posible y se han encontrado en la historia clínica, los datos correspondientes a las

características antropométricas, parámetros bioquímicos y hematológicos,

características clínicas de interés y tratamiento farmacoterapéutico desde el inicio del

tratamiento con quimioterapia a altas dosis hasta el alta hospitalaria del paciente. Así


98

se recogieron las características antropométricas: edad (años), peso (kg), talla (cm),

superficie corporal (m2) calculada mediante el nomograma de Du Bois y Du Bois; los

datos bioquímicos: glucosa sérica (mg/dL), urea (mg/dL), ácido úrico (mg/dL),

creatinina sérica (mg/dL), proteínas totales y albúmina (g/dL), colesterol total y

triglicéridos (mg/dL), enzimas hepáticos (UI/L): aspartato aminotransferasa (AST),

alanino aminotransferasa (ALT), gamma-glutamil transpeptidasa (GGT), lactato

deshidrogenasa (LDH) y fosfatasa alcalina (FA). También se recogieron los datos

hematológicos: hemoglobina (g/dL), plaquetas (U/mm3) y recuento de leucocitos,

neutrófilos, linfocitos, eosinófilos y basófilos (U/mm3). También las características

clínicas referentes al diagnóstico, antecedentes personales, antecedentes médico-

quirúrgicos, patologías asociadas, fracción de eyección ventricular, aféresis de CD34+

(U/kg), fecha de la reinfusión de células progenitoras hematopoyéticas de sangre

periférica, necesidades transfusionales y otras complicaciones significativas que

pudieran surgir durante el ingreso.

IV.3. Técnica Analítica

El diseño del estudio farmacocinético ha exigido disponer previamente de la

técnica analítica adecuada para determinar las concentraciones plasmáticas de

ciclofosfamida. La puesta a punto de la técnica analítica para la determinación de

ciclofosfamida ha incluido el desarrollo y la validación de la misma, así como el

establecimiento de su modelo de varianza, respectivamente (Tesis Doctoral Medina,

1999).

IV.3.1. Material, soluciones madre y patrones

La determinación de las concentraciones plasmáticas de ciclofosfamida en las

muestras de sangre obtenidas de los pacientes se realizó mediante cromatografía

líquida de alta eficacia (CLAE). Se utilizó un equipo cromatográfico Hewlett-Packard®

de la serie 1100, provisto de una válvula de inyección rotatoria Rheodyne® con un

bucle de 20 µl, inyector automático, bomba cuaternaria con posibilidad de realizar

elución en gradiente, detector UV-visible de longitud de onda variable y un

compartimento termostatizador de columna. La adquisición y tratamiento de datos se

Material y Métodos

99

llevó a cabo mediante un ordenador Pentium 90, HP-Vectra de Hewlett-Packard®,

provisto del programa HPChemstation® (versión 1996).

Para ajustar el pH de las disoluciones y/o fases móviles se utilizó un pH-metro

Hanna Instruments®, modelo HI 9017 y pH-metro Crison®, modelo micropH 2000,

provisto de un electrodo de vidrio-calomelanos.

Las muestras de plasma se centrifugaron mediante una ultracentrífuga con la

temperatura controlada a 4ºC (Heraeus®). Para realizar la extracción en fase sólida se

empleó una estación de vacío Vac Elut® 20 (Varian Sample Preparations Products®).

Los principios activos ciclofosfamida e ifosfamida han sido cedidos por los

laboratorios Funk®, a través de la división ASTA médica, Prasfarma, SA. Según el

informe remitido junto con los productos, la ciclofosfamida poseía una riqueza del

99.7%, la ifosfamida del 99.5%. Los reactivos empleados fueron de calidad para análisis. En la preparación de las

fases móviles se emplearon disolventes específicos para CLAE. Los reactivos

utilizados fueron: monohidrógeno fosfato potásico 99%, ácido fosfórico (p.a.),

acetonitrilo, metanol y 2-propanolol. Todos ellos de Carlo Erba®. Además, se utilizó

hidróxido sódico de Panreac®. Como reactivo derivatizante 2,4-dinitrofenilhidracina fue

obtenido E. Merck.

El agua utilizada en la preparación de las disoluciones fue de calidad ultrapura,

obtenida con un desionizador E-pure Barnstead®. Las fases móviles y disoluciones,

fueron filtradas a través de una membrana de 0.22 µm de poro de Osmonics®, con

ayuda de un sistema de succión a vacío.

Con plasma humano “blanco” libre de otros fármacos o sustancias que pudieran

interferir, obtenido de donantes.

Como fase estacionaria para la determinación de ciclofosfamida se empleó una

columna kromasil C8 de 250 mm de longitud y 4.6 mm de diámetro medio y un tamaño

de partícula de 5µm, cuyo relleno está formado por grupos octilo químicamente ligados

a kromasil 100 Å. La velocidad de flujo fue de 1 mL/min y la longitud de onda de

detección fue de 200 nm. A partir de éstas se prepararon soluciones de referencia de

ciclofosfamida en agua desionizada.


100

Con plasma humano “blanco” y a partir de las soluciones de referencia anteriores,

se prepararon disoluciones de ciclofosfamida en plasma a las concentraciones de 3, 5,

10, 20, 40 y 50 µg/mL. Como valor cero se ha utilizado el plasma humano referido.

IV.3.2. Método analítico Preparación de las muestras de sangre. La muestra de 2-3 mL de sangre,

extraída de la paciente y recogida en tubos EDTA, se centrifugó a 3000 rpm durante 10

minutos y se separó el plasma de los elementos formes de la sangre. Las muestras de

plasma una vez obtenidas y procesadas se congelaron a una temperatura de –4ºC y

se conservaron hasta el momento de realizar el análisis en un tubo de vidrio a menos

30 ºC donde la estabilidad del fármaco es, al menos, de 20 días (Tesis Doctoral

Medina, 1999). A 250µl de muestra se añadían 40 µl de la disolución de ifosfamida de

200 µg/mL (patrón interno) y 750 µl de tampón fosfato 0.025 M de pH=4.2. Los

cartuchos de extracción en fase sólida (columnas CH, ciclohexilo) se activaron

haciendo pasar metanol (2-3 mL) y se acondicionaron con 2-3 mL de tampón fosfato

0.025 M de pH 4.2. Posteriormente, 1 mL de la muestra se introdujo en el cartucho y

se forzó su paso mediante la aplicación de vacío (velocidad de paso aproximada 9

mL/min). Los cartuchos se lavaron con 2-3 mL de una disolución compuesta por

tampón fosfato y acetonitrilo en proporción 90:10 y se procedió a la elución de la

muestra a través de los cartuchos mediante 500 µl de una disolución de tampón fosfato

y acetonitrilo en proporción 60:40. Finalmente, 20 µl del eluato se inyectaron en el

sistema cromatográfico.

Condiciones cromatográficas Para la determinación de ciclofosfamida. El sistema cromatográfico utilizado fue

un sistema de fase inversa, es decir, con fase estacionaria apolar y fase móvil polar. La

fase estacionaria utilizada fue una columna Kromasil®, con partículas de sílice de 5 µm

de tamaño con radicales octilo químicamente ligados a kromasil 100 Å (C8) unidos

químicamente y empaquetada en una columna de acero inoxidable de 250 mm de

longitud y 4.6 mm de diámetro interno. Con el fin de evitar la adsorción irreversible de

pequeñas partículas en la cabeza de la columna y alargar el tiempo de utilización de la

columna, se utilizó una precolumna de composición similar, con un tamaño de partícula

de 5 µm. La fase móvil utilizada estaba constituida por tampón fosfato 0.025 M y

Material y Métodos

101

acetonitrilo en proporción 75:25 y poseía un pH = 4. Su preparación se realizaba de la

siguiente forma: se disolvían 3.4 g de potasio dihidrógeno fosfato (calidad CLAE) en

1000 mL de agua desionizada y la disolución resultante se filtraba a través de un filtro

de 0.22 µm (Osmonics ®) y se desgasificaba antes de su utilización. Como patrón

interno se utilizó ifosfamida a concentración de 200 µg/mL. En cada valoración, se han

inyectado 20 µL de muestra con una velocidad de flujo 1.0 mL/min. La detección se ha

realizado a la longitud de onda de 200 nm y la temperatura de la columna se ha

mantenido constante a 25 ºC. Validación del método analítico

Determinación de ciclofosfamida:

Recuperación. Durante el proceso de extracción puede perderse parte del

fármaco presente en las muestras de plasma. Con la finalidad de valorar

cuantitativamente la recuperación del fármaco presente en las muestras de plasma, se

realizaron tres ensayos de recuperación tras la técnica de extracción en fase sólida de

la ciclofosfamida en plasma. Así, se preparó una recta patrón de calibrado de

ciclofosfamida en disolución acuosa, en el ámbito de concentraciones comprendido

entre 3 y 50 µg/mL. La determinación de la concentración de ciclofosfamida presente

en las muestras se basaba en la relación lineal existente entre la concentración

plasmática y la relación de áreas de los picos correspondientes a ciclofosfamida e

ifosfamida en el cromatograma. Por ello, fue necesario verificar la linealidad del modelo

para garantizar la extrapolación de los resultados. Asimismo, se determinó la

sensibilidad, exactitud y precisión del método analítico de ciclofosfamida en disolución

acuosa, a partir de una recta de calibración basada en 6 disoluciones que abarcaban el

ámbito de concentraciones entre 3 y 50 µg/mL.

Posteriormente, durante tres días consecutivos, se prepararon dos disoluciones de

ciclofosfamida en plasma a las concentraciones teóricas de 5 y 40 µg/mL, que se

sometieron al proceso de extracción y posteriormente, se analizaron cuantitativamente.

La relación de áreas de los picos cromatográficos obtenidos para la ciclofosfamida y la

ifosfamida se interpoló en la recta patrón de calibrado en disolución acuosa y de esta


102

forma se obtuvieron las concentraciones experimentales de ciclofosfamida. El

porcentaje de recuperación se calculó mediante la expresión:

100Cp

Cp (%) ónRecuperaciteórica

exp⋅= Ecuación IV. 1

Linealidad. La capacidad del método analítico para obtener resultados

linealmente proporcionales a la concentración plasmática de ciclofosfamida se evaluó

mediante el análisis de la curva de calibrado que relacionaba la concentración de

ciclofosfamida con la respuesta cromatográfica (relación entre las áreas de los picos

cromatográficos de la ciclofosfamida y la ifosfamida). Para ello, se prepararon patrones

en plasma de ciclofosfamida a las concentraciones de 3, 5, 10, 20, 40 y 50 µg/mL.

Cada disolución se trató de la misma forma que las muestras problema y se valoraron

por quintuplicado. La relación entre los pares de valores concentración plasmática y

relación de áreas de los picos ciclofosfamida/ifosfamida se analizó mediante regresión

lineal por mínimos cuadrados.

Exactitud y precisión. La determinación de la exactitud y la precisión del método

analítico se evaluaron a las concentraciones de 3, 5, 10, 20, 40 y 50 µg/mL. Cada

concentración fue procesada varias veces y se determinó su concentración como si se

tratara de una muestra. Los valores obtenidos para cada patrón se promediaron y se

calculó su desviación estándar y coeficiente de variación. La exactitud del método de

valoración se cuantificó mediante el error relativo existente entre los valores teóricos y

los obtenidos para cada patrón y la precisión se expresó mediante el coeficiente de

variación de cada medida.

Límite de cuantificación. El límite más bajo que permite realizar mediciones

cuantitativamente precisas de la concentración plasmática de ciclofosfamida se calculó

mediante el método propuesto por Miller (1993). Este método considera el límite de

cuantificación como la concentración de analito que proporciona una señal igual a la

señal del blanco más tres veces la desviación estándar del blanco. En este caso, al no

disponer de la desviación estándar del blanco como tal, se ha calculado el límite de

Material y Métodos

103

cuantificación como la concentración ciclofosfamida correspondiente a 3 veces la

desviación estándar de la concentración más baja del calibrado (3 µg/mL).

Control del proceso analítico. La determinación de las concentraciones

plasmáticas de ciclofosfamida lleva implícito un error analítico que puede ocasionar

una estimación sesgada de los parámetros farmacocinéticos del paciente y en

consecuencia, invalidar los resultados obtenidos sobre el comportamiento

farmacocinético. Para garantizar la fiabilidad de la información obtenida de las

concentraciones de ciclofosfamida determinadas en el laboratorio de Farmacocinética

Clínica del Servicio de Farmacia del Hospital Universitario Dr. Peset de Valencia se

establecieron los límites de alerta e invalidación para la determinación de las

concentraciones de referencia de ciclofosfamida correspondientes a 5, 10 y 20 µg/mL.

Los límites de alerta se definieron a partir del intervalo central de valores que

contienen el 95% de los resultados de cada concentración de referencia. Los límites de

invalidación se calcularon a partir del intervalo central de valores que comprende el

99% de los resultados obtenidos. Con los valores de las determinaciones de las

concentraciones de referencia se construyeron los diagramas de control de Shewart.

En estos gráficos se representa en el eje de abscisas el orden cronológico de las

determinaciones realizadas y en ordenadas el valor observado. El gráfico resultante

informa sobre la precisión de los resultados obtenidos. Una vez establecidos estos

diagramas, el procedimiento a seguir consistía en determinar la concentración de

ciclofosfamida en al menos dos muestras de plasma fortificadas preparadas en el

laboratorio. Cada muestra se analizaba por triplicado y se determinaba su valor medio

y su desviación estándar. Si los resultados encontrados se encontraban dentro de los

límites de alerta establecidos se considerará que el proceso analítico era estable y se

procedía al análisis de las muestras de los pacientes de acuerdo con el protocolo

descrito. Si los resultados se encuentran fuera de los límites de invalidación o fuera de

los límites de alerta dos veces consecutivas, se analizaban las posibles causas que

ocasionan una falta de control en el procedimiento analítico.

Modelos de varianza de la técnica analítica. Es una función explícita que

relaciona el valor de una determinada concentración del fármaco (concentración de


104

referencia) y la variabilidad del método analítico asociada a esa concentración. En este

caso, se han seleccionado 6 concentraciones de referencia, correspondientes al

ámbito de valores que se obtienen tras la administración de ciclofosfamida a altas

dosis, en función de las características farmacocinéticas del fármaco. Así, se realizaron

medidas repetidas de las concentraciones de 3, 5, 10, 20, 40 y 50 ng/mL con el fin de

caracterizar su valor medio y su variabilidad, cuantificada mediante la desviación

estándar. La relación existente entre la media y la desviación estándar de las

concentraciones de referencia se estudió mediante distintos modelos de varianza

derivados de una ecuación polinómica de tercer orden, mediante la supresión de alguno

o algunos términos del polinomio de modo secuencial. La estimación de los parámetros

del modelo se realizó por regresión lineal por mínimos cuadrados ordinarios y mínimos

cuadrados ponderados. En este último caso, el factor de ponderación fue el número de

replicas realizadas para cada concentración de referencia. La selección del modelo de

varianza que caracteriza la variabilidad de la técnica analítica de ciclofosfamida se realizó

en base a los resultados del ajuste de los modelos en términos de suma de cuadrados de

los residuales (SS), coeficiente de determinación ajustado (r2 adj) y criterio de información

de Akaike (AIC).

IV.4. Diseño del Estudio Farmacocinético

El diseño experimental farmacocinético se desarrollo a partir del establecimiento

de una estrategia de monitorización de las concentraciones de ciclofosfamida que

optimizara la información obtenida de las concentraciones plasmáticas de

ciclofosfamida, con la finalidad de obtener una estimación exacta y precisa de los

parámetros farmacocinéticos individuales (Pérez-Ruixo, 1998).

La selección de una estrategia de monitorización de los pacientes consistió en

establecer los tiempos óptimos a los cuales deben realizarse las extracciones de sangre,

con el fin de optimizar la información obtenida para la estimación de los parámetros

farmacocinéticos en un paciente determinado. El procedimiento utilizado para

establecer esta estrategia se basa en los modelos farmacocinéticos del estudio de

monitorización realizado a partir de la literatura científica para describir el

Material y Métodos

105

comportamiento farmacocinético de ciclofosfamida (D’Argenio, 1981; Mentré; 1995;

Sallas, 1995).

El resultado obtenido fue que con 50 pacientes y cinco concentraciones plasmáticas

por paciente era posible caracterizar los parámetros con suficiente exactitud y precisión.

Los tiempos de muestreo así obtenidos se combinaron entre sí considerando las

limitaciones prácticas en la monitorización de estos pacientes (límite de cuantificación de

la técnica analítica, descanso nocturno del paciente, horarios del personal de enfermería,

etc.) (Pérez-Ruixo, 1998).

Una vez seleccionada la estrategia de monitorización de los pacientes y con el

objetivo de facilitar el trabajo al personal de enfermería encargado de la extracción de

muestras, se diseñó un impreso específico para la solicitud de la monitorización de

concentraciones plasmáticas de ciclofosfamida capaz de recoger la información

mínima necesaria para el tratamiento farmacocinético de los datos obtenidos (Anexo

3). El personal sanitario recibió una serie de sesiones de aprendizaje sobre la extracción

y preparación de las muestras de sangre y la cumplimentación del impreso de solicitud

de monitorización de las concentraciones plasmáticas de ciclofosfamida diseñado para la

recogida de datos (Tesis Doctoral Pérez, 1999).

Al tiempo recomendado para cada extracción, se interrumpió la perfusión

intravenosa, se extrajeron y desecharon aproximadamente 3 mL de sangre con el fin

de evitar la hemodilución y a continuación se recogieron entre 2-3 mL de sangre en un

tubo con EDTA (Vacutainer® tapón morado).

IV.5. Análisis Farmacocinético

A los tiempos predefinidos se obtuvieron las muestras de sangre para las

pacientes. Y con las concentraciones plasmáticas obtenidas a los tiempos reales se

realizó un análisis descriptivo, media, desviación estándar y coeficiente de variación.

Además de una exploración gráfica de la relación concentración tiempo tanto de los

valores individuales como de los valores medios con sus intervalos de confianza

mediante el programa Sigmaplot.


106

Para el análisis farmacocinético se utilizó las concentraciones plasmáticas y el

logaritmo de las concentraciones plasmáticas. El logaritmo de las concentraciones fue

realizado con el programa Excel.

El método utilizado para estimar los parámetros poblacionales fue el modelo no

lineal de efectos mixtos (en inglés, Nonlinear Mixed Effects Model, NONMEM) que

incluye en el modelo parámetros de efecto fijo y aleatorio, tanto interindividual como

intraindividual. La estimación de los parámetros farmacocinéticos poblacionales se

realizó mediante regresión no lineal por mínimos cuadrados extendidos, con doble

precisión estimación de primer orden (FO) y de primer orden condicional con

interacción (FOCEI) implementada en el software NONMEM (Versión V, nivel 1.0). Con

la subrutina ADVAN6 de NONMEM, con el objetivo de poder utilizar las ecuaciones

diferenciales (Beal, 1989; Beal, 1992).

Además, la subrutina $MIX (modelo mixture) permite caracterizar a priori diferentes

subpoblaciones para uno o más parámetros en el modelo (Frame, 2003). El modelo

mixture asume que en la población existen dos o más subpoblaciones con diferentes

medias y puede que diferente variabilidad.

La magnitud de la variabilidad interindividual e intraindividual en los parámetros

farmacocinéticos fue modelizada mediante el modelo exponencial. Cuando el análisis

se ha realizado con el logaritmo las concentraciones el modelo de variabilidad

intraindividual utilizado ha sido el modelo aditivo que corresponde al equivalente del

exponencial.

Las covariables fueron exploradas como se describe en el apartado IV.5.4.2.

Los resultados para realizar las gráficas de la bondad del ajustado han sido

obtenidos a partir de las tablas de salida del NONMEM y las gráficas se han creado

mediante el programa Sigmaplot y Xpose31 (S-PLUS, versión 6).

Material y Métodos

107

Con objeto de simplificar las representaciones gráficas se ha simulado un individuo

típico medio de la población para cada uno de los ajustados de cada modelo. La

superficie corporal del individuo medio de la población fue 1.6 m2 y por ello se

administra 9600 mg (6g/m2) de ciclofosfamida en perfusión continua durante 96 horas

a una velocidad de 100 mg/h. Simulando las concentraciones plasmáticas y la cantidad

de enzima.

La estadística ha sido realizada con el programa SAS Guide Enterprise (Versión

4.1).

La validación interna del modelo final ha sido realizada mediante el “visual

predictive check” para el cual se ha realizado una simulación de 1040 pacientes de la

población a partir de los parámetros obtenidos del modelo final. Se ha calculado los

percentiles 5, 50 y 95 % de los valores simulados para ver si las observaciones se

encuentran en el interior de estos limites.

Con el fin de comprobar el efecto de la concentración plasmática de ciclofosfamida

sobre su autoinducción, con el modelo final se simulo un individuo tipo a diferentes

dosis y se calculó el AUC y Cmax a las diferentes dosis mediante el análisis no

compartimental con el programa WinNonlin (Versión 3.3).

IV.5.1. Base de datos

El fichero de la base de datos fue confeccionado a partir de la información

proveniente de la hoja de monitorización (dosis, tiempo de duración de la perfusión,

tiempo reales), de la historia clínica (datos antropométricos, bioquímicas, medicación)

y de las determinaciones plasmáticas de ciclofosfamida. Los datos fueron introducidos

manualmente en un fichero Excel y guardado el fichero en el formato de Excel

delimitado por espacios. Este fichero fue verificado por una segunda persona (control

de calidad).

El fichero de datos utilizado para realizar el análisis farmacocinético contiene las

siguientes variables (Anexo 6):


108

ID: Identificación de las pacientes, número correlativo de acuerdo al orden en que

fueron reclutadas.

TIME: Tiempo de administración y de muestreo en horas.

CFA: Concentración plasmática de ciclofosfamida y el logaritmo de las

concentraciones (Ln) µg/mL. En NONMEM, la concentración corresponde a la variable

dependiente (DV).

AMT: Dosis administrada en mg. Esta dosis fue calculada mediante el nomograma

de Du Bois y Du Bois por el oncólogo a partir de la superficie corporal de las pacientes

y teniendo en cuenta que la dosis total 6 g/m2 durante 4 días (96 horas). Se utiliza la

dosis administrada por día para cada una de las perfusiones a las 0, 24, 48 y 72 horas.

En un grupo de pacientes no fue posible conocer el tiempo de perfusión diaria y por

ello se utilizo la dosis completa.

RATE: Velocidad de administración en mg/h. Se calculo dividiendo la dosis

administrada por la duración de cada perfusión diaria a los diferentes intervalos de

tiempo de 0-24, 24-48, 48-72 y 72-96 horas. En un grupo de pacientes no fue posible

conocer el tiempo de perfusión diario pero se conocía la duración de la perfusión en el

intervalo 0-96 horas. La velocidad fue calculada dividiendo la dosis total por la duración

del intervalo.

CMT: Especifica el número del compartimento de observaciones y dosis. Donde el

compartimento 1 corresponde a las observaciones y dosis de ciclofosfamida y el

compartimento 2 corresponde solo a la dosis de enzima. Se asume que el enzima se

encuentra en estado estacionario y el valor de dosis es 1.

MDV: La variable dependiente “missing”, donde los valores MDV son:

0 DV es una observación (DV no es “missing”).

1 DV no es una observación (DV es “missing”). El dato DV es ignorado.

Para el estudio de las covariables al fichero de datos se le incorporaron las

distintas covariables recogidas de la historia clínica de cada paciente. Así se

recogieron las características antropométricas: edad (años), peso (kg), talla (cm),



creatinina sérica (mg/dL), proteínas totales (g/dL) y albúmina (g/dL), colesterol total

(mg/dL) y triglicéridos (mg/dL), enzimas hepáticos (UI/L): aspartato aminotransferasa

Material y Métodos

109

(AST), alanino aminotransferasa (ALT), gamma-glutamil transpeptidasa (GGT), lactato


hematológicos: hemoglobina (g/dL), plaquetas (U/mm3), fracción de eyección

ventricular (Anexo 9).

IV.5.2. Fichero control

Se escribió la sintaxis para todos los modelos que se encuentran descritos en el

apartado siguiente (apartado IV.5.3).

Cada fichero control fue nombrado con la palabra “run” seguidos de un número

correlativo según como se han ido ejecutando y con la extensión “.mod”, al fichero

salida se le ha dado el mismo nombre que al fichero de entrada pero con la extensión

“.lst”. Las diferentes tablas de salida fueron sdtab, patab, mytab, cotab, catab con el

número correspondiente de análisis. Sdtab es la tabla estándar que contiene la

información suficiente para poder realizar los gráficos de la bondad de ajuste:

identificación (ID), tiempo (TIME), predicciones individuales (IPRED) y residuales

ponderados individuales (IWRES), ya que por defecto el NONMEM incluye variable

dependiente (DV), las predicciones poblacionales (PRED), residuales (RES) y

residuales ponderados (WRES). Patab es la tabla de los parámetros (ID, ETA1,

ETA2…). Mytab es la tabla para variables creadas en NONMEM como cantidad de

enzima (ENZ) y la clasificación de la subpoblaciones (EST). Cotab y Catab son las

tablas para covariables continuas y categóricas, respectivamente, utilizadas para la

exploración de las covariables mediante GAM ("Generalised Additive Modeling, GAM").

IV.5.3. Modelos farmacoestadísticos

Para seleccionar el modelo farmacocinético poblacional que mejor refleja la

evolución del fármaco en el organismo, los pares de valores concentración plasmática

de ciclofosfamida tiempo y el logaritmo de las concentraciones tiempo, se ajustaron a

los siguientes modelos farmacoestadísticos:

En el modelo 1, se describe el comportamiento farmacocinético de ciclofosfamida

con un modelo monocompartimental con administración en perfusión intravenosa

continua a velocidad constante y eliminación de primer orden no inducida (Figura IV.1).


110

Figura IV. 1 Modelo 1. CFA: Modelo monocompartimental con administración en perfusión continua, con eliminación lineal de ciclofosfamida.

CFAVClK

dtdCFA ·0 −= Ecuación IV. 2

La ecuación diferencial IV.2, describe el intercambio de masas respecto al tiempo

para el compartimento considerado. En esta ecuación CFA representa la

concentración plasmática de ciclofosfamida y se expresa en µg/mL. K0 es la constante

de orden 0, Cl es el aclaramiento plasmático en L/h y V es el volumen de distribución

aparente de ciclofosfamida en litros.

Los siguientes modelos están basados en el hecho que la curva de perfusión no

presenta un estado estacionario estable sino que adquiere pendiente negativa, la

autoinducción de la ciclofosfamida podría ser la responsable. Existen datos en la

bibliografía sobre el comportamiento tiempo dependiente de ciclofosfamida, esto hace

que se considere la posibilidad de modelizar con el modelo del compartimento enzima.

De esta manera, estos modelos incluyen parámetros farmacocinéticos adicionales. La

autoinducción de ciclofosfamida se modeliza mediante un incremento no lineal o lineal

de la velocidad de producción de la cantidad de enzima. La “enzima” responsable es

considerada como un compartimento con formación enzimática a velocidad constante

(orden cero) y desaparición del organismo según una cinética de orden uno. En

condiciones basales, en este caso pacientes sin ciclofosfamida (tiempo 0, predosis), se

asume que la cantidad de enzima se encuentra en estado estacionario (fisiológico) y

CENTRAL

V

Cl

K0

Material y Métodos

111

no cambia con el tiempo, es decir las velocidades de entrada y salida del

compartimento del enzima son iguales. Al no conocer la cantidad real de enzima en su

compartimento se considera valor 1 (fracción del valor basal igual a 100%);

consecuentemente, la constante de formación (KENZin) se iguala al producto constante

de eliminación enzimática (KENZout) por la cantidad de enzima (Enz basal). (Ecuación

IV.3. y V.4.).

EnzKKdt

dEnzENZoutENZin ·−= Ecuación IV. 3

basalENZoutENZin EnzKK ·= Ecuación IV. 4

Al considerar el valor basal de Enz=1 resulta que KENZin=KENZout.

El modelo 2, describe el comportamiento farmacocinético de ciclofosfamida con

un modelo monocompartimental con administración en perfusión intravenosa continua

a velocidad constante y la eliminación de primer orden inducible. En este modelo se

considera un compartimento adicional, que mimetiza la evolución temporal de la

actividad enzimática y el modelo Emax representa la función no lineal que incrementa la

producción de actividad enzimática (factor de autoinducción de ciclofosfamida). Se

asume que la actividad enzimática inicial es estacionaria, se produce mediante un

mecanismo de orden 0 y se elimina mediante un proceso de primer orden (Figura

IV.2). Este modelo corresponde a una modificación del modelo de Emax que fue testado

por Hassan y Huitema (Hassan, 1999; Huitema, 2001), pero no fue reportado como

modelo final.


112

Figura IV. 2 MODELO 2. CFA: Modelo monocompartimental con administración en perfusión continua, con eliminación lineal de ciclofosfamida con autoinducción. ENZIMA: Modelo monocompartimental con formación enzimática de orden 0 e inducción no lineal por ciclofosfamida (modelo Emax) y eliminación enzimática lineal.

CFAEnzClKdt

dCFA ··V

-0= Ecuación IV. 5

EnzKCFAEC

CFAEKdt

dEnzENZENZ ·)1(

50

max −+⋅

+= Ecuación IV. 6

En las ecuaciones diferenciales IV.5 y IV.6, describen el intercambio de masas

respecto al tiempo para cada uno de los compartimentos considerados. En esta

ecuación CFA representa la concentración plasmática de ciclofosfamida y se expresa

en µg/mL. K0 es la constante de orden 0, Cl es el aclaramiento plasmático en L/h y V

es el volumen de distribución aparente de ciclofosfamida en litros. Enz representa la

actividad enzimática. KENZ representa la constante de producción y de eliminación de la

actividad enzimática en h-1. El modelo Emax representa la función no lineal que

incrementa la producción de actividad enzimática (factor de autoinducción de

ciclofosfamida). Donde Emax corresponde al efecto máximo de inducción y EC50

Cl·Enz

CENTRAL

V

ENZIMA

(+)

K0

KENZ

)1(50

max

CFAECCFAEKENZ +⋅

+

Material y Métodos

113

corresponde a la concentración de ciclofosfamida que produce la mitad del efecto

máximo de inducción.

En el modelo 3, describe el comportamiento farmacocinético de ciclofosfamida


continua a velocidad constante y la eliminación de primer orden inducible. En este

modelo se considera un compartimento adicional, que mimetiza la evolución temporal

de la actividad enzimática y su autoinducción por ciclofosfamida. Se asume que la

actividad enzimática inicial es estacionaria, se produce mediante una velocidad de

orden 0. Se prueba el modelo Huitema modificado, se considera únicamente la

formación del enzima monocompartimental, sin tener en cuenta la inhibición de tiotepa

ya que no se conoce la concentración de la misma en las pacientes (el modelo de

Huitema asume que el enzima activo esta en equilibrio con el enzima inactivo y la

tiotepa favorece el paso de enzima activo a inactivo) (Huitema, 2001) (Figura IV.3).

Figura IV. 3 MODELO 3. CFA: Modelo monocompartimental con administración en perfusión continua, con eliminación lineal de ciclofosfamida con autoinducción. ENZIMA: Modelo monocompartimental con formación enzimática de orden 0 e inducible por ciclofosfamida (modelo Emax).

CFAClCFAEnzClKdt

dCFA o ·V

-··V

-0= Ecuación IV. 7

Cl·Enz

CENTRAL

V

ENZIMA

(+)

K0 )(

50 CFAECCFAKENZ +

Clo


114

)(50 CFAECCFAK

dtdEnz

ENZ += Ecuación IV. 8

En las ecuaciones diferenciales IV.7. y IV.8., describen el intercambio de masas



en µg/mL. K0 es la constante de orden 0, Cl es el aclaramiento plasmático inducible en

L/h y V es el volumen de distribución aparente de ciclofosfamida en litros. Clo es el

aclaramiento plasmático no inducible en L/h y Enz representa la actividad enzimática.

KENZ representa la constante de producción de la actividad enzimática en h-1. La

inducción fue modelada con el mecanismo “on-off”. Este mecanismo “interruptor” es

descrito mediante una función Emax. Antes del tratamiento, cuando la ciclofosfamida no

esta presente y la inducción esta en “off” por tanto los niveles de enzima están en

estado estacionario, al no conocer la cantidad real de enzima en su compartimento se

considera valor 1 (fracción del valor basal igual a 100%). Cuando ciclofosfamida esta

presente y la concentración es considerablemente mayor que la concentración de

ciclofosfamida que produce la mitad del efecto máximo de inhibición (IC50), el

resultado es la autoinducción máxima (Emax). La eliminación de la actividad enzimática

después del tratamiento con ciclofosfamida no pudo ser cuantificable (Huitema, 2001).





de la actividad enzimática y su autoinducción por ciclofosfamida. Se asume que la

actividad enzimática inicial es estacionaria, se produce mediante un mecanismo de

orden 0 y se elimina mediante un proceso de primer orden (Figura IV.4).

Material y Métodos

115

Figura IV. 4 MODELO 4. CFA: Modelo monocompartimental con administración en perfusión continua, con eliminación lineal de ciclofosfamida con autoinducción. ENZIMA: Modelo monocompartimental con formación enzimática de orden 0 e inducible por ciclofosfamida y eliminación enzimática lineal.

CFACl

CFAEnzClKdt

dCFA o ·V

··V

-0 −= Ecuación IV. 9

EnzKCFASCpKdt

dEnzENZENZ ·)1( −⋅+= Ecuación IV. 10

En las ecuaciones diferenciales IV.9. y IV.10., describen el intercambio de masas



en mg/mL. K0 es la constante de orden 0, Cl es el aclaramiento plasmático inducible en

L/h y V es el volumen de distribución aparente de ciclofosfamida en L. Clo es el

aclaramiento plasmático no inducible en L/h. Enz representa la actividad enzimática.

KENZ representa la constante de producción y de eliminación de la actividad enzimática

en h-1. SCp representa la pendiente de la función lineal que incrementa la producción

de actividad enzimática (factor de autoinducción de ciclofosfamida). Este modelo es el

modelo de Hassan modificado (Hassan, 1999), ya que Hassan modeliza la

ciclofosfamida como bicompartimental. No se dispone de información suficiente en la

CLo

KENZ(1+SCp·CFA)

CL·Enz

CENTRAL

V

ENZIMA KENZ

(+)

K0


116

fase terminal de eliminación de ciclofosfamida para modelizar la ciclofosfamida como

bicompartimental.

El modelo 5, describe el comportamiento farmacocinético de ciclofosfamida con un

modelo monocompartimental con administración en perfusión intravenosa continua a

velocidad constante. La eliminación de primer orden inducible puede ser diferente

teniendo en cuenta 2 subpoblaciones con inductores rápidos y lentos. En este modelo

se considera un compartimento adicional, que mimetiza la evolución temporal de la

actividad enzimática y su autoinducción por ciclofosfamida. Se asume que la actividad

enzimática inicial es estacionaria, se produce mediante un mecanismo de orden 0 y se

elimina mediante un proceso de primer orden (Figura IV.5).

Figura IV. 5 MODELO 5. CFA: Modelo monocompartimental con administración en perfusión continua, con eliminación lineal de ciclofosfamida con autoinducción dos subpoblaciones. ENZIMA: Modelo monocompartimental con formación enzimática de orden 0 e inducible por ciclofosfamida y eliminación enzimática lineal.

Las ecuaciones diferenciales IV.11. y IV.12., describen el intercambio de masas



en µg/mL. K0 es la constante de orden 0, Cl corresponde al aclaramiento plasmático,

(CL+∆CL·pop)·Enz

pop= 1 subpop 1

pop= 0 subpop 2

KENZ(1+SCp·CFA))

CENTRAL

V

ENZIMA

KENZ (+)

K0

Material y Métodos

117

∆Cl es el incremento de aclaramiento en L/h, ”pop” clasifica las subpoblaciones de

manera que para metabolizadores lentos pop= 0 por lo tanto no hay incremento del

aclaramiento y para los metabolizadores rápidos pop = 1 por lo tanto el aclaramiento

se incrementa (Cl = Cl + ∆Cl). V es el volumen de distribución aparente de

ciclofosfamida en L. Enz representa la actividad enzimática. KENZ representa la

constante de producción y de eliminación de la actividad enzimática. SCp representa la

pendiente de la función lineal que incrementa la producción de actividad enzimática

para cada una de las subpoblaciones.

CFAEnzpopClClKdt

dCFA ··V

-0⋅∆+

= Ecuación IV. 11

EnzKCFASCpKdt

dEnzENZENZ ·)1( −⋅+= Ecuación IV. 12

IV.5.4. Desarrollo de los modelos farmacoestadísticos

El desarrollo del modelo se realizó mediante la aplicación simplificada del

procedimiento general descrito por Mandema (1992). En primer lugar se selecciona el

modelo farmacoestadístico. En segundo se procede a evaluar la influencia de

diferentes covariables sobre cada uno de los parámetros farmacocinéticos del modelo.

IV.5.4.1. Selección del modelo farmacoestadístico

La concentración y el logaritmo de la concentración plasmática de ciclofosfamida

de la población de estudio se utilizaron para caracterizar el modelo farmacoestadístico

que describe el comportamiento farmacocinético de ciclofosfamida. Mediante el

modelo no lineal de efectos mixtos a través de la regresión no lineal por mínimos

cuadrados extendidos, con doble precisión estimación de primer orden (FO) y

estimación de primer orden condicional con interacción (FOCEI), implementada en el

software NONMEM (Versión V, nivel 1.0). Se utilizó la subrutina ADVAN6 de NONMEM


118

con el objetivo de poder utilizar las ecuaciones diferenciales (Beal, 1989; Beal, 1992).

Este modelo asume que los parámetros farmacocinéticos individuales proceden

aleatoriamente de una función de distribución de probabilidad, cuyos primeros dos

primeros momentos estadísticos son directamente estimados del conjunto de

concentraciones plasmáticas existentes en la muestra a estudio. Cuando el número de

concentraciones plasmáticas por paciente es superior a 1, la regresión por mínimos

cuadrados extendidos, implementada en NONMEM, puede estimar la variabilidad

interindividual no explicada por los modelos de regresión basados en covariables

predictoras y la variabilidad residual en las concentraciones plasmáticas de

ciclofosfamida. Esta variabilidad es debida al error existente en las dosis

administradas, la velocidad de administración, el tiempo de extracción de las

concentraciones plasmáticas, la preparación de la muestra, la técnica analítica, e

incluso el propio modelo farmacocinético seleccionado.

La magnitud de la variabilidad interindividual en los parámetros farmacocinéticos

fue modelizada mediante el modelo de varianza exponencial. A modo de ejemplo se

representa la ecuación del modelo de variabilidad interindividual para cualquier

parámetro de los modelos: V el volumen de distribución, Cl aclaramiento plasmático,

KENZ constante enzimática, Emax corresponde al efecto máximo de inducción y EC50


máximo de inducción, SCp representa la pendiente de la función lineal que incrementa

la producción de actividad enzimática o Clo el aclaramiento plasmático no inducible

)( exp*P=P ,j jPη⋅ Ecuación IV. 13

donde Pj es la estimación del parámetro del individuo j-ésimo realizada por el modelo

de regresión, P* representa el valor medio poblacional del parámetro y ηp,j representa

la diferencia entre el parámetro en el individuo j-ésimo y la media poblacional del

parámetro y se asume que es una variable aleatoria independiente con media 0 y

varianza ω2.

La magnitud de la variabilidad residual en las concentraciones plasmáticas de

ciclofosfamida y se modelizó mediante un modelo de varianza exponencial (ecuación

Material y Métodos

119

IV.14). La magnitud de la variabilidad residual al utilizar los logaritmos de las

concentraciones plasmáticas de ciclofosfamida se modelizó mediante un modelo de

varianza aditivo que equivale al modelo de varianza exponencial en escala lineal

(ecuación IV.15).

)exp(C=C ij*ij ijε⋅ Ecuación IV. 14

ijε+ij*ij Cln =Cln Ecuación IV. 15

donde Cij* es la i-ésima concentración de ciclofosfamida en el paciente j-ésimo, Cij es

la predicción de la concentración plasmática de ciclofosfamida realizada por el modelo

farmacoestadístico y εij representa la diferencia entre la i-ésima concentración de

ciclofosfamida en el paciente j-ésimo y la predicción realizada por el modelo

farmacoestadístico y se asume que es una variable aleatoria independiente con media

0 y varianza σ2. La magnitud de la variabilidad residual, σ, esta expresada,

aproximadamente, como coeficiente de variación puesto que procede de un modelo de

varianza exponencial.

Se obtuvieron las estimaciones bayesianas de los parámetros farmacocinéticos

individuales mediante la opción POSTHOC del software NONMEM cuando fue

utilizado el método de estimación FO.

El modelo farmacoestadístico básico de ciclofosfamida se describió mediante

un modelo estructural basado en el modelo farmacocinético monocompartimental

abierto con administración intravenosa a velocidad constante y eliminación de primer

orden. A partir de este modelo se estableció las condiciones de referencia. Donde la

selección de la utilización de la concentración o el logaritmo de la concentración

plasmática de ciclofosfamida se realizo teniendo en cuenta el cambio de función

mínima objetiva, errores estándar de estimación de los parámetros farmacocinéticos

poblacionales y el análisis gráfico de la dispersión de los residuales ponderados frente

a las predicciones. La selección del método de estimación, de primer orden (FO) o de

primer orden condicional con interacción (FOCEI) teniendo en cuenta las diferencias

en la variabilidad interindividual y residual, además de la precisión de los parámetros.


120

Un vez fijadas las condiciones de referencia con el modelo farmacoestadístico

básico, se desarrollan modelos más complejos. Estos modelos tienen en cuenta que la

curva de concentración plasmática tiempo tras administración en perfusión IV presenta

un aspecto atípico ya que no se observa un estado estacionario estable. Además

existen en la bibliografía datos sobre el comportamiento tiempo dependiente de

ciclofosfamida.

En esta Memoria se aborda de una manera más fisiología el fenómeno de

autoinducción mediante la existencia de un “compartimento del enzima”. Este se

fundamenta en que la ciclofosfamida es un profármaco que es metabolizado vía

hepática a través de diferentes microsomas del citocromo P-450. La inducción del

citocromo P-450 es conocida por ser genéticamente regulable, así pues la variación en

la incidencia de la autoinducción puede resultar de los diferencias en el genotipo

(Nebert, 1986). Estos modelos son descritos en el apartado IV.5.3., incluyen

parámetros farmacocinéticos adicionales con respecto al modelo farmacoestadístico

básico.

La selección del modelo farmacoestadístico final a partir del básico se realiza

mediante la integración de los siguientes criterios: cambio de la función mínima

objetiva, error estándar de la estimación de los parámetros farmacocinéticos,

correlaciones entre los distintos parámetros y dispersión de los residuales ponderados

en función del tiempo (Beal, 1992). El cambio en la función mínima objetiva (∆FMO) se

evaluó para aplicar la prueba de razón de verosimilitud (RV). El ∆FMO representa un

estadístico que es proporcional a menos dos veces el logaritmo neperiano de la

verosimilitud de los datos (-2LL) y se distribuye asintóticamente como una distribución

de χ2 con tantos grados de libertad como número de parámetros añadidos al modelo

(Sheiner, 1977; Beal, 1989). Siempre que los modelos al comparar sean anidados. De

esta forma, se necesita un ∆FMO superior a 7.88 y 10.6 para alcanzar la significación

estadística de p < 0.005 para la inclusión de 1 y 2 parámetros de efecto fijo o aleatorio,

respectivamente cuando el método de estimación usado sea FO. En el caso de FOCE

y FOCEI un valor menos conservativo de 3.84 debería ser considerado significante

(<0.05).

Material y Métodos

121

Sin embargo, para modelos no anidados ∆FMO no puede ser usado como test, en

esta situación el criterio de Akaike puede ser usado (Akaike, 1974).

par2objetiva minimaFunción =AIC ⋅+ Ecuación IV. 16

donde par= número total de parámetros en el modelo. El modelo con el AIC más

bajo es el mejor.

Se realizó la detección de subpoblaciones de pacientes a través de parámetros de

eliminación de ciclofosfamida. Para poder caracterizar las subpoblaciones se

graficaron los histogramas de los valores de las variabilidades individuales de los

parámetros para detectar una distribución bimodal que nos indicara la posible

existencia de subpoblaciones con diferente autoinducción de la ciclofosfamida,

metabolizadoras rápidas y lentas. Se utilizó la subrutina $MIX (modelo mixture) que

permite caracterizar a priori diferentes subpoblaciones para uno o más parámetros en

el modelo (Frame, 2003). El modelo mixture asume que en la población existen dos o

más subpoblaciones con diferentes medias y puede que diferente variabilidad. Cuando

se ajusta con el “mixture model” además de la media y la variabilidad también estima la

proporción de pacientes que pertenece a cada subpoblación para un parámetro.

Una vez se disponía del modelo farmacoestadístico final. Se realizo un análisis

exploratorio de las covariables.

IV.5.4.2. Exploración de las covariables.

Para el estudio de las covariables al fichero de datos se le incorporaron las

distintas covariables recogidas de la historia clínica de cada paciente. Así se

recogieron las características antropométricas: edad (años), peso (kg), talla (cm),



creatinina sérica (mg/dL), proteínas totales (g/dL) y albúmina (g/dL), colesterol total

(mg/dL) y triglicéridos (mg/dL), enzimas hepáticos (UI/L): aspartato aminotransferasa

(AST), alanino aminotransferasa (ALT), gamma-glutamil transpeptidasa (GGT), lactato



122

hematológicos: hemoglobina (g/dL), plaquetas (U/mm3), fracción de eyección

ventricular (Anexo 9).

La influencia de las variables predictoras de carácter continuo y categórico sobre

los parámetros farmacocinéticos de ciclofosfamida se analizó mediante el análisis

exploratorio de los datos obtenidos en la muestra de pacientes a estudio. La selección

del modelo de covariables examina la adición de las diferentes covariables disponibles

en el modelo estructural básico mediante la utilización de modelos generalizados

aditivos ("Generalised Additive Modeling, GAM").

Para encontrar que covariables pueden ser susceptibles de ser incluidas en el

modelo se dispone principalmente de:

• La distribución de los valores individuales de variabilidad interindividual (ETA) vs

las covariables identificadas como posible influencia de variables predictoras

• GAM ("Generalised Additive Modelling"): identifica las covariables susceptibles

de ser incluidas en el modelo (Mandema, 1992)

El GAM es similar a la regresión lineal múltiple pero no estrictamente lineal.

El GAM se ejecuta con el programa Xpose31 (S-PLUS, versión 6), asumiendo la

siguiente función general:

( ) ( ) ( )innii zzz ∫∫∫ ++++ .....=p 2211i α Ecuación IV. 17

Donde pi es el i-ésimo valor de los parámetros individuales, α es la constante de

intersección, zin es el i-ésimo valor de los individuales del n-ésimo covariable y ƒ(C)s

son funciones lineales o no lineales que relacionan la influencia de la covariables con

los parámetros.

El proceso de identificación de covariables significativas mediante el GAM, se

realiza mediante un proceso por etapas. En este proceso, se examinan distintas

combinaciones de diferentes modelos con las covariables. La discriminación entre

modelos se lleva a cabo mediante la comparación del criterio de información de Akaike

(Akaike information criterion, AIC). La búsqueda por etapas se lleva a cabo de acuerdo

con una jerarquía definida de posibles relaciones funcionales (una para cada

covariable), las cuales por defecto son: la covariable no es incluida en el modelo, la

covariable es incluida de forma lineal en el modelo y la covariable es incluida de forma

no lineal. En cada paso y para cada covariable, se aplican los distintos modelos dentro

de la jerarquía establecida y el modelo que disminuye más el AIC es retenido en el

Material y Métodos

123

siguiente paso. La búsqueda termina cuando ningún otro modelo puede disminuir más

el valor de AIC (Jonsson, 1999).

Mediante este proceso, cada vez que se ejecuta el GAM sobre un parámetro

farmacocinético, se analiza el posible efecto de las covariables sobre dicho parámetro.

Antes de utilizar estos modelos es conveniente examinar las correlaciones entre

covariables. Si algunas covariables están altamente correlacionadas, como por

ejemplo el peso y la altura, se tenderá a utilizar la covariable con mayor significado

clínico.

La Xpose31 es una interfase que se ejecuta bajo el programa estadístico S-PLUS

y permite realizar el análisis exploratorio de los datos en estudio.

El programa Xpose toma las tablas de salida (patab, cotab, catab) del NONMEM y

mediante sistema de menús, se puede seleccionar la creación de diferentes tipos de

análisis y gráficas. Entre ellos destacar el GAM, que permite evaluar las covariables

relevantes susceptibles de ser incluidas en el modelo poblacional y gráficas que

ayudan en el desarrollo del modelo de covariables.

IV.5.4.3. Efecto de la concentración de ciclofosfamida sobre su autoinducción.

Con el fin de comprobar el efecto de la concentración de ciclofosfamida sobre su

autoinducción con el modelo final, se comparó sobre un individuo tipo, el efecto de las

diferentes dosis sobre la cinética de ciclofosfamida. Se simuló (en base a los

parámetros obtenidos en el modelo final) el perfil cinético de un individuo tipo

administrado con una perfusión continua durante 96 horas en un rango de dosis desde

2000 mg a 20000 mg.

Se realizo el análisis no compartimental para los pares de valores concentración

tiempo obtenidos mediante el programa WinNonlin (versión 3.3.). Con los parámetros

obtenidos, el área bajo la curva (AUC y AUCt) y la concentración máxima obtenida

(Cmax) en el rango de dosis se estudio la linealidad mediante la regresión potencial

aplicando la siguiente ecuación (Smith, 2000):

bDose·a=Parámetro Ecuación IV. 18


124

Consiste en realizar la regresión para la estimación del coeficiente (a) y el

exponente (b) con su intervalo de confianza del 95% con el programa SAS Guide

Enterprise (versión 4.1).

IV.5.4.4. Validación del modelo

La validación del modelo poblacional puede realizarse mediante una validación

interna o externa. La validación del modelo poblacional puede ser analizada mediante

la medida de las predicciones que provienen de los mismos datos utilizados para

construir el modelo (exploración interna) o de datos diferentes (exploración externa).

En la presente memoria ha sido utilizada la validación interna, hace referencia a

diferentes técnicas de analizar los datos utilizados para construir el modelo. La

comprobación visual predictiva (“Visual Predictive Check”) es una de estas técnicas

donde se simulan 1000 pacientes utilizando las estimas del modelo final y se compara

la distribución de los valores observados con los simulados. Se representa

gráficamente la mediana y los intervalos de predicción del 90%. De manera que el

modelo puede razonablemente predecir las concentraciones en el tiempo, si el 90% del

intervalo de confianza cubre las concentraciones observadas y las observaciones

deberían estar distribuidas alrededor del perfil típico (Nick y Mats, 2008).

Resultados y Discusión

125

V. RESULTADOS Y DISCUSIÓN

V.1. Pacientes y Tratamiento Farmacoterapéutico

La presente Memoria se ha realizado con una muestra de 52 pacientes, mujeres,

diagnosticadas de cáncer de mama de alto riesgo, que han sido tratadas con un

régimen de quimioterapia a altas dosis (STAMP-V) y posterior rescate con células

progenitoras hematopoyéticas de sangre periférica.

De estas 52 pacientes, 46 pertenecen al Hospital Clínico Universitario y 6 al

Hospital Universitario Dr Peset de Valencia. Aunque el tamaño inicial de la muestra era

de 60 pacientes, finalmente se decidió excluir del estudio a 8 pacientes por no cumplir

los criterios de selección predefinidos.

Las características antropométricas de los pacientes estudiados se encuentran

resumidas en la tabla V.1. y de forma detallada en el Anexo 4. La aplicación de las


126

pruebas de Kolmogorov-Smirnov y Shapiro-Wilks establece que tanto la edad, como el

peso, la talla y la superficie corporal, presentan distribuciones de probabilidad que no

difieren significativamente de una distribución normal (p>0.05).

Tabla V. 1 Estadística descriptiva de las características antropométricas de las pacientes.

Población Media Desviación

estándar CV(%) Ámbito

Edad (años) 46.17 9.17 19.86 29.00 – 62.00

Peso (kg) 69.20 11.81 17.07 45.50 - 99.30

Talla (cm) 157.82 6.08 3.85 148.00 – 181.00

SC (m2) 1.71 0.14 8.05 1.37 - 2.05

SC: superficie corporal; CV: Coeficiente de variación.

En la figura V.1. Se muestran los histogramas de estas cuatro variables

antropométricas.

Edad (años)

63.360.357.354.351.348.345.342.339.336.333.330.3

Frec

uenc

ia a

bsol

uta

10

8

6

4

2

0

Peso (kg)

100.095.090.085.080.075.070.065.060.055.050.045.0

Frec

uenc

ia a

bsol

uta

12

10

8

6

4

2

0

Talla (cm)

167.5165.0162.5160.0157.5155.0152.5150.0147.5

Frec

uenc

ia a

bsol

uta

14

12

10

8

6

4

2

0

Superficie corporal (m2)

2.062.001.941.881.811.751.691.631.561.501.441.38

Frec

uenc

ia a

bsol

uta

12

10

8

6

4

2

0

Figura V. 1 Histogramas de las variables antropométricas: edad, peso, talla, superficie corporal, respectivamente.


127

En la figura V.2 se muestra la distribución de frecuencias relativas referentes al

diagnóstico de las pacientes, con carcinoma de mama de alto riesgo, incluidas en este

estudio. El diagnóstico individual de cada una de las pacientes estudiadas se

encuentra en el Anexo 5. Así, se distinguen los pacientes con diagnóstico histológico

de adenocarcinoma de mama en estadio II y III con más de 10 ganglios axilares

afectados tras cirugía reglada sin resto tumoral (59.6%), los pacientes con diagnóstico

histológico de adenocarcinoma de mama en estadio II y III con más de 4 ganglios

axilares afectados tras quimioterapia neoadyuvante (28.8%) y los pacientes con

carcinoma inflamatorio de mama (11.5%).

11.5%

28.8%

59.6%

C inflamatorio

>4 ganglios afectos

>10 ganglios afectos

Figura V. 2 Diagrama de sectores de la frecuencia relativa del diagnóstico del cáncer de mama.

Durante el ingreso hospitalario requerido para la administración de quimioterapia a

altas dosis en estas pacientes se originaron un total de 943 estancias. La mediana de

la estancia fue de 22 días por paciente. Ninguna paciente fue dada de alta antes de

transcurrir 18 días desde su ingreso y en una paciente la estancia se prolongó durante

54 días debido a la lenta recuperación de la plaquetopenia ocasionada. En la tabla

V.2., se muestra la estadística descriptiva (media y desviación estándar) de los

parámetros bioquímicos monitorizados en la muestra de pacientes estudiadas a lo


128

largo del ingreso hospitalario: ácido úrico, ALAT, albúmina, ASAT, bilirrubina directa,

bilirrubina indirecta, creatinina sérica, fosfatasa alcalina, glucosa, γ-glutamil

transferasa, lactato deshidrogenasa, proteínas totales y urea.

Tabla V. 2 Evolución de los parámetros bioquímicos de los pacientes durante su ingreso. Los resultados se presentan como media (desviación estándar).

Ingreso Fin CT RCPH Alta

Acido úrico (mg/dL) 4.2 (1.1) 2.9 (0.7) 2.3 (0.7) 2.2 (1.3)

ALAT (UI) 32.3 (28.1) 39.3 (45.0) 80.0 (57.0) 17.7 (28.0)

Albúmina (g/dL) 4.2 (0.4) 3.8 (0.7) 4.6 (0.3) 4.5 (0.6)

ASAT (UI) 20.2 (15.3) 22.2(21.6) 51.4 (30.0) 43.7 (83.0)

Bilirrubina directa (mg/Dl) 0.15 (0.08) 0.19 (0.13) 0.16 (0.07) 0.178 (0.48)

Bilirrubina

indirecta (mg/dL) 0.30 (0.12) 0.41 (0.14) 0.40 (0.30) 0.37 (0.30)

Creatinina sérica (mg/dL) 0.9 (1.0) 0.7 (0.13) 0.7 (0.2) 0.7 (0.2)

Fosfatasa alcalina (UI) 148 (139) 136 (87) 226 (444) 311 (307)

Glucosa (mg/dL) 114 (35) 119 (48) 116(48.0) 107 (29)

γ-Glutamil transferasa (UI) 24.4 (19.8) 29.6 (31.4) 62.5 (50.0) 85.6 (62.7)

Lactato deshidrogenasa (UI)

226 (107) 237 (104) 834 (651) 300 (83)

Proteínas totales (g/dL) 6.7 (0.6) 6.2 (0.6) 6.6 (0.63) 6.6 (0.9)

Urea (mg/dL) 26.9 (7.1) 23.9 (8.0) 32.0 (12.0) 38.09 (25.3) CT: quimioterapia; RCPH: reinfusión de células precursoras hematopoyéticas.

Estos mismos estadísticos se muestran en la tabla V.3 para los parámetros

hematológicos: recuento de leucocitos, neutrófilos, linfocitos, monocitos, eosinófilos,

basófilos, plaquetas, tiempo de protrombina, tiempo de tromboplastina parcial activada,

fibrinógeno y hemoglobina. La evolución temporal de estos parámetros se describe

mediante cuatro cortes realizados al ingreso hospitalario (día –7), tras la finalización de

la quimioterapia a altas dosis (día –4), en la reinfusión de células progenitoras

hematopoyéticas de sangre periférica (día 0) y al alta hospitalaria de la paciente.


129

La comparación de las medias de los parámetros bioquímicos y hematológicos al

ingreso y al alta hospitalaria evidenció diferencias estadísticamente significativas para

las plaquetas y la hemoglobina, posiblemente debido a que la recuperación de estos

parámetros hasta los niveles previos al tratamiento con quimioterapia a altas dosis

todavía no se ha alcanzado en el momento del alta hospitalaria. Asimismo, se

evidenció un incremento significativo de parámetros de funcionalidad hepática como la

fosfatasa alcalina, la γ-glutamil transferasa y el fibrinógeno, atribuible a la toxicidad

hepática secundaria a la administración del tratamiento antineoplásico. La disminución

del ácido úrico respecto a los valores al ingreso hospitalario se debe a la

administración mantenida del alopurinol durante el ingreso.

Tabla V. 3 Evolución de los parámetros hematológicos de los pacientes durante su ingreso. Los resultados se presentan como media (desviación estándar).

Ingreso Fin CT RCPH Alta

Leucocitos (103/mm3) 5.4 (3.4) 5.8 (2.4) 1.0 (0.7) 5.1 (4.5)

Neutrófilos (103/mm3) 4.5 (3.1) 5.7 (2.6) 0.9 (0.7) 4.9 (3.8)

Linfocitos (103/mm3) 1.2 (0.6) 0.5 (0.98) 0.26 (0.1) 0.6 (0.8)

Monocitos (/mm3) 527(327) 372 (234) 9 (27) 534 (391)

Eosinófilos (/mm3) 161(161) 35 (73) 1 (2) 21(54)

Basófilos (103/mm3) 31.3 (42.9) 6 (17) 4 (16) 17.7 (29)

Plaquetas (103/mm3) 212 (109) 194 (96) 129 (66) 216 (14)

Tiempo de protrombina (seg) 15.1 (18.6) 12.1 (0.7) 11.2 (0.5) 12.0 (0.6)

Tiempo de tromboplastina parcial activada (seg) 40.0(42.0) 31.4(10) 32.9 (9.6) 65 (57)

Fibrinógeno 3.1 (0.6) 2.7 (0.95) 3.2 (0.8) 5.7 (2.0)

Hemoglobina (g/dL) 11.1 (1.3) 10.1 (1.0) 10.4 (1.1) 9.2 (1.3)

CT: quimioterapia; RCPH: reinfusión de células precursoras hematopoyéticas.

V.2. Técnica Analítica Con el método cromatográfico puesto a punto para determinar ciclofosfamida en

muestras biológicas los tiempos de retención de la ciclofosfamida e ifosfamida fueron

11.64 min y 12.81 min, respectivamente. En la figura V.3, se muestran los

cromatogramas correspondientes a las concentraciones plasmáticas de 5 y 40 µg/mL.


130

min0 2 4 6 8 10 12 14

mAU

-1

0

1

2

3

4 Patrón 5 µg/mL

Ifosfamida

Ciclofosfamida

min2 4 6 8 10 12 14

mAU

-1

0

1

2

3

4 Patrón 40 µg/mL

Ifosfamida

Ciclofosfamida

Figura V. 3 Cromatogramas correspondientes a las concentraciones plasmáticas de 5 y 40 µg/mL de ciclofosfamida.

V.3. Análisis Farmacocinético

El cumplimiento del diseño experimental se extrae de la información recogida en

las tablas V.4. y V.5 donde se puede ver la estadística descriptiva de los tiempos de

muestreo y de las concentraciones plasmáticas.


131

Tabla V. 4 Tiempo de muestreo de ciclofosfamida.

Tiempo de muestreo (h)

Predefinido N Media (DE) CV% IC 95%

6 35 6.0 (1.0) 16.7 5.8 – 6.2

24 59 22.2 (3.8) 17.1 21.5 – 22.9

48 55 47.3(4.4) 9.3 46.5 - 48.2

72 45 72.1(2.2) 3.1 71.6 - 72.5

96 77 95.4 (1.6) 1.7 95.1 - 95.6

98 27 98.3(0.6) 0.6 98.1 - 98.4

100 16 101.2 (1.8) 1.8 100.5 - 101.8 DE: Desviación estándar; CV: Coeficiente de variación; IC: Intervalo de confianza.

Tabla V. 5 Concentración plasmática de ciclofosfamida.

Concentración plasmática (µg/mL)

Tiempo Predefinido(h) N Media (DE) CV % IC 95%

6 35 20.6 (8.7) 42.2 18.5 – 22.7

24 59 39.2 (12.5) 31.9 36.9 – 41.5

48 55 38.6 (12.8) 33.2 36.2 – 41.0

72 45 34.6(10.9) 31.5 32.3 – 36.8

96 77 29.2 (9.5) 32.5 27.7 – 30.7

98 27 26.1 (11.7) 44.8 22.8 – 29.3

100 16 24.2 (13.6) 56.2 19.4 – 29.1 DE: Desviación estándar; CV: Coeficiente de variación; IC: Intervalo de confianza.

El diseño del estudio farmacocinético de ciclofosfamida ha supuesto la

monitorización de 314 concentraciones plasmáticas de ciclofosfamida

correspondientes a 52 pacientes (6.04 muestras por paciente), que ocasionaron 622

determinaciones, es decir, en promedio cada muestra se replicó 1.98 veces. En el

38.5% de los pacientes se tomaron 7 muestras, 6, 5 y 4 muestras fueron tomadas en el

34.6%, 9.6% y 17.3% de los pacientes, respectivamente. En 82.7% de pacientes


132

fueron tomadas de 5 o más muestras. Los valores individuales de los tiempos de

extracción de las muestras y de las concentraciones plasmáticas de ciclofosfamida se

muestran en el Anexo 6.

Los coeficientes de variación (CV%) de los tiempo de muestreo de ciclofosfamida

fueron más elevados durante la primeras 48 horas, siendo para 6, 24 y 48 horas de

16.7, 17.1 y 9.3 %, respectivamente. A partir de las 72 h los coeficientes de variación

son inferiores, para 72, 96, 98 y 100 horas de 3.1, 1.7, 0.6 y 1.8 %, respectivamente.

Los coeficientes de variación (CV%) de las concentraciones plasmáticas de

ciclofosfamida fueron por debajo del 50 % excepto para las 100 h donde el valor fue

56.2%. A los demás tiempos el rango de los coeficientes de variación de las

concentraciones plasmáticas de ciclofosfamida fue de 31.5 a 44.8 %.

El número de pacientes y el número de muestras tomadas fueron las suficientes

teniendo en cuenta el diseño experimental previo donde, el diseño con 50 pacientes y

cinco concentraciones plasmáticas por paciente caracteriza los parámetros con

suficiente exactitud y precisión. Queda demostrado que un estudio de simulación

previo al experimental, facilita su diseño y puede incrementar significativamente la

eficacia de la estimación de los parámetros farmacocinéticos poblacionales (Pérez-

Ruixo, 1998).

Se han considerado diferentes intervalos de tiempo alrededor de cada horario de

extracción, con el fin de poder estimar los valores medios de las concentraciones

plasmáticas asociadas a cada tiempo de muestreo.

En la Figura V.4 se representa la media y los intervalos de confianza del 95%

(IC95%) de las concentraciones plasmáticas y de los tiempos de muestreo

correspondientes a las tablas V.4. y V.5. En la figura se puede observar la disminución

de las concentraciones plasmáticas. En el Anexo 7, se puede observar la relación

concentración plasmática tiempo para cada una de las pacientes.


133

Tiempo(h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón p

lasm

átic

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

80

Figura V. 4 Media e intervalo de confianza del 95% de las concentraciones plasmáticas y de los tiempos de muestreo.

El análisis farmacocinético de ciclofosfamida ha sido posible realizarlo, sin

grandes sesgos en la recogida de la información, por la elevada adherencia al

protocolo de tratamiento establecido; este aspecto se resalta por la dificultad inherente

a este tipo de estudios, en el ámbito asistencial y también por tratarse de una

estrategia de monitorización de ciclofosfamida compleja que se ha incorporado a la

práctica del hospital de forma voluntaria. No obstante, la variabilidad en los tiempos

reales a los que se realizaron las extracciones de muestras de sangre, ponen de

manifiesto como una importante fuente de la variabilidad residual en el modelo

farmacoestadístico (Schumacher, 1985) (tabla V.4) y la variabilidad obtenida en los

valores medios de concentraciones plasmáticas obtenidos para los siete tiempos de

muestreo (tabla V.5) para ciclofosfamida. Además, la exactitud y la precisión de

algunos parámetros farmacocinéticos pueden verse modificada. Es decir, la

información que aportaran las concentraciones plasmáticas extraídas alrededor de las

6 y las 100 horas desde el inicio de la perfusión es menor de la establecida por cuanto

que estos dos tiempos de monitorización son los más afectados ante la falta de

adherencia al protocolo establecido. Por estos motivos, la caracterización del volumen

de distribución y su variabilidad puede verse sensiblemente afectada por la calidad de

las muestras de las 6 horas postperfusión intravenosa.


134

Tiempo(h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón p

lasm

átic

a (u

g/m

l)

0

10

20

30

40

50

60

70

80

Figura V. 5 Concentraciones plasmáticas de ciclofosfamida en función del tiempo

La curva de concentración plasmática tiempo tras administración en perfusión IV

presenta un aspecto atípico ya que no se observa un estado estacionario estable; se

observa un incremento de las concentraciones plasmáticas durante las primeras 24

horas, las concentraciones obtenidas a las 48 horas fueron menores que las obtenidas

a las 24 horas, de modo que se observa una disminución de las concentraciones

plasmáticas, aunque en valor medio son del mismo orden, las concentraciones medias

fueron de 39.2 y 38.6 µg/mL. La concentración plasmática media a las 72h fue de 34.6

µg/mL, valor menor que el obtenido a las 48h. A 96 h, la concentración plasmática

media fue 29.2 µg/mL, la concentración disminuye respecto al tiempo anterior (tabla

V.5. y Figura V.5.). Este comportamiento no característico de las perfusiones continuas

hace que en la mayoría de las pacientes adquieran una pendiente negativa. En este

punto cabe plantearse ciertos supuestos respecto a la linealidad de los procesos

cinéticos de la ciclofosfamida, en los que participa y en particular su aclaramiento en el

tiempo.

Dado que la ciclofosfamida se distribuye en el agua corporal total, uniéndose en un

20% a proteínas plasmáticas, es previsible que esta unión no experimente cambios

dosis dependientes. En cambio, sus metabolitos se unen en mayor porcentaje a las

proteínas (67%), pero este extremo no ha sido considerado (Edwards, 1980; Moore,

1991).


135

En cuanto a la linealidad o no linealidad de los procesos cinéticos en los que

participa la ciclofosfamida, señalar hasta un 20% de la dosis de ciclofosfamida se

elimina de forma inalterada en la orina (Fasola, 1991; Bailey, 1991; Boddy, 2000), por

lo que se asume que este proceso cinético es lineal, tal y como se considera en la

bibliografía (Chen, 1995; Hassan, 1999). Solo 4% es excretado por la bilis (Dooley,

1982). La eliminación mayoritaria de ciclofosfamida ocurre por transformación

metabólica. Aunque esto puede ocurrir predominantemente en el hígado, la activación

o inactivación metabólica puede ocurrir en otros lugares del organismo, incluyendo los

eritrocitos (Dockham, 1997) y el mismo tumor.

La ciclofosfamida es un profármaco que requiere una biotransformación para

generar especies alcalinas activas. El paso de ciclofosfamida a 4hidroxiciclofosfamida,

ha sido estudiado in vitro por Anderson L.W. y cols (Anderson, 1996), a las

concentraciones plasmáticas alcanzadas cuando se administran 6 g/m2 de

ciclofosfamida, en pacientes que reciben en combinación con tiotepa, tal y como

sucede en el esquema STAMP-V, confirmando que se trata de un proceso no

saturable, es decir, serian necesarias concentraciones mucho más elevadas para su

saturación. En este mismo sentido, Chen y Cols (Chen, 1995) exponen diferentes

razones en el marco de la disposición de ciclofosfamida administrada a altas dosis,

que permiten asumir como el proceso de eliminación no puede no parecer saturable a

las dosis convencionales. No obstante en estas condiciones Grochow, (Grochow,

1983), Chang (Chang, 1993) y cols detectaron cinética saturable en algunos pacientes

que recibían dosis de 1g/m2 de ciclofosfamida. Esta situación también puede

presentarse durante la administración de inductores e inhibidores enzimáticos ya que

pueden alterar la cinética de ciclofosfamida y por ello su respuesta terapéutica o tóxica

(Ayash, 1992; Bagley, 1973).

Las concentraciones plasmáticas obtenidas (tabla V.5.) confirman que no parecen

existir procesos cinéticos saturados. Además, incluso si la ciclofosfamida tuviera

eliminación saturable, este efecto seria perceptible sólo en la fase inicial de la

perfusión intravenosa debido a que posteriormente se solaparía con los cambios más

grandes, causados por la inducción (Hassan, 1999).


136

Con relación a los procesos de metabolización de ciclofosfamida, varios estudios

clínicos han observado el incremento del aclaramiento de ciclofosfamida, disminución

de su semivida biológica y área bajo la curva (AUC), tras repetidas administraciones,

debido a que ciclofosfamida induce su propio metabolismo (Kritz, 1993; Graham, 1983;

Sladek, 1984; D´Inacalci, 1979). Esta disminución de la concentración de

ciclofosfamida también se observa en los pacientes incluidos en la presente Memoria,

en la figuras V.4. y V.5.

Yule y cols describen una alteración del metabolismo de ciclofosfamida al

incrementar el tiempo de perfusión de ciclofosfamida y apuntan al hecho como ventaja

terapéutica potencial (Yule, 2001). Esto es explicable mediante una cinética tiempo

dependiente (autoinducción) donde hay un cambio gradual del aclaramiento de

ciclofosfamida en el tiempo después de un periodo de latencia (Chen, 1995; Tesis

Doctoral Pérez-Ruixo, 1999). En ambos casos se intenta explicar el cambio producido

en la concentración de ciclofosfamida mediante un mecanismo no fisiológico en el

cambio del aclaramiento, sin indagar en cual es el proceso responsable.

En esta Memoria se aborda de una manera más fisiología el fenómeno de

autoinducción mediante la existencia de un “compartimento del enzima”. Este se

fundamenta, la ciclofosfamida es un profármaco que es metabolizado vía hepática a

través de diferentes microsomas del citocromo P-450. La inducción del citocromo P-

450 es conocida por ser genéticamente regulable, así pues la variación en la incidencia

de la autoinducción puede resultar de los diferencias en el genotipo (Nebert, 1986).

La “enzima” responsable es considerada como monocompartimental con

formación enzimática a velocidad constante (orden cero) y desaparición del organismo

según una cinética de orden uno. En condiciones basales, en este caso pacientes sin

ciclofosfamida (tiempo 0, predosis), se asume que la cantidad de enzima se encuentra

en estado estacionario (fisiológico) y no cambia con el tiempo, es decir, las velocidades

de entrada y salida del compartimento del enzima son iguales. Al no conocer la

cantidad real de enzima en su compartimento se considera valor 1 (fracción del valor

basal igual a 100%); consecuentemente, la constante de formación (KENZin) se iguala al


137

producto constante de eliminación enzimática (KENZout) por la cantidad de enzima (Enz

basal).

Desde el momento en que se inicia la administración de ciclofosfamida se rompe

el equilibrio anterior porque se supone que se incrementa la constante de formación

del enzima, pudiendo ser este incremento lineal o no lineal. Como consecuencia del

mismo la cantidad de enzima cambia respecto a su valor inicial (basal) actuando como

un compartimento del enzima y aumentando la eliminación de ciclofosfamida. Este

modelo es semejante en su diseño y planteamiento a los “modelos de efecto indirecto”

establecidos (Hassan, 1999; Huitema, 2000b, E. de Jonge, 2004b; E de Jonge, 2005a;

E de Jonge, 2005b). Este diseño es la base de desarrollo de los diferentes modelos

estructurales descritos en la presente Memoria.

Las pacientes han recibido quimioterapia a altas dosis basada en el esquema

STAMP-V que consta de la administración intravenosa de ciclofosfamida 1.5 g/m2/día,

tiotepa 125 mg/m2/día y carboplatino 200 mg/m2/día, en perfusión continua de 24

horas, durante cuatro días seguidos. No se ha podido tener en cuenta las interacciones

posibles con la administración de los fármacos concomitantes. En especial aquellos

fármacos que son metabolizados por el citocromo P-450 y en especial por los

isoenzimas CYP2B6, CYP2C9 y CYP3A4 (Ren, 1997; Chang, 1993 y 1997; Hassan,

1999). Además el glutatión S transferasa (GST) y aldehído deshidrogenasa (ALDH). El

polimorfismo de estos enzimas puede afectar a la farmacocinética de ciclofosfamida

por lo tanto a su toxicidad o efectividad. En el estudio realizado por Ekhart, la

evaluación de la variante de los alelos en CYP2B6, CYP2C9, CYP2C19, CYP3A4,

CYP2A5, GSTA1, GSTP1, ALDH1A1 y ALDH3A1 no explica la variabilidad

interindividual en la farmacocinética de la ciclofosfamida y 4hidroxiciclofosfamida,

probablemente no son la causa de la variabilidad en la toxicidad observada (Ekhart,

2008a). Es conocida la interacción de ciclofosfamida y tiotepa utilizadas en este

esquema, sin embargo no se pudo cuantificar esta interacción debido a no conocer los

niveles plasmáticos de la misma. En 1996, la relevancia clínica de esta observación no

había sido establecida; sin embargo, en un estudio en in vitro se vio que la tiotepa

inhibía el metabolismo de ciclofosfamida (Anderson, 1996). En 2001, Huitema y cols

estudian esta interacción in vivo, describiéndola como una fuerte y reversible inhibición


138

de la conversión de ciclofosfamida en 4hidroxiciclofosfamida. El valor IC50, inhibición

de la formación de 4hidroxiciclofosfamida por tiotepa fue 23µM. Este valor estaba en

concordancia con el obtenido por Anderson, IC50 entre 1 y 40 µM (Huitema, 2000b;

Huitema, 2001). Esto prueba la hipótesis de la inhibición por tiotepa de los enzimas del

citocromo P450 responsable de la metabolización de ciclofosfamida. La ciclofosfamida

y tiotepa son ambos metabolizados por los enzimas de clase 2B y 2C (Chang, 1993 y

1997). La ciclofosfamida muestra una autoinducción que como consecuencia

disminuye su exposición e incrementa la exposición de 4hidrociclofosfamida durante el

tratamiento (Huitema, 1999; Ren, 1998). El AUC y Cmax de 4hidrociclofosfamida fueron

fuertemente reducidos cuando es administrada la tiotepa antes que ciclofosfamida, ya

que estas pacientes reciben perfusiones de ciclofosfamida, carboplatino y tiotepa de

aproximadamente de 1 hora durante 4 días, una infusión detrás de otra en un mismo

día.

El incremento del AUC 4hidoxiciclofosfamida fue acompañado con una

disminución del AUC de ciclofosfamida, ya que la mayor vía de eliminación de la

ciclofosfamida es la formación de 4hidroxixciclofosfamida. Sin embargo, también es

metabolizada a 2-decloroetilciclofosfamida. Una cantidad (17-29%) considerable de

ciclofosfamida es eliminada por la orina de forma inalterada (Ren, 1998; Chen 1995).

La eliminación vía 2-decloroetilciclofosfamida es aproximadamente del 5 % (Ren,

1998; Busse, 1999). Chen y cols no han encontrado una diferencia significativa en la

eliminación de ciclofosfamida inalterada en la orina cuando esta combinada con tiotepa

(Chen, 1995; Huitema, 2001). Sin embargo, Busse y Huitema han encontrado un

incremento del aclaramiento renal (ciclofosfamida inalterada) y la formación de 2-

decloroetilciclofosfamida en tratamientos con altas dosis de ciclofosfamida en

comparación con dosis convencionales (Busse, 1999, Huitema, 2000). Tanto

ciclofosfamida como 2-decloroetilciclofosfamida no tiene actividad antitumoral.

Recientemente, Ekhart estudió la alteración de la farmacocinética de ciclofosfamida y

tiotepa en pacientes con insuficiencia renal moderada; los resultados sugieren que no

es necesario ajustar la dosis de ciclofosfamida en estos pacientes. Sin embargo, hay

que tener precaución con la tiotepa pues existe una correlación entre exposición y

toxicidad (Ekhart, 2008b).


139

En suma, el estudio de Huitema mostró que la bioactivación de ciclofosfamida es

fuertemente reducida por tiotepa tanto in vitro como en pacientes con cáncer. Para una

perfusión de 24 horas se reduce aproximadamente 3 veces la semivida de

ciclofosfamida. En la presente Memoria al no poder cuantificar la inhibición de tiotepa

en combinación con ciclofosfamida se intentara modelar esta interacción mediante el

compartimento enzima.

En esta Memoria se plantean dos vías de eliminación para la ciclofosfamida, una

vía de eliminación no inducida y otra vía inducida por la cantidad de enzima, esta

inducción puede ser lineal pero también puede ser no lineal. Dentro de todos los

modelos no lineales el modelo de efecto máximo es el utilizado en esta memoria. De

esta manera se parte de modelos más sencillos, hasta llegar a modelos más

complicados con inducción enzimática.

V.3.1. Desarrollo de los modelos farmacoestadísticos

Los resultados del análisis farmacocinético poblacional por el modelo no lineal de

efectos mixtos considerando un modelo de varianza interindividual exponencial son

descritos mediante los parámetros de efecto fijo, parámetros de efecto aleatorio,

variabilidad interindividual e intraindividual con sus correspondientes errores

estándares. También la función mínima objetiva (FMO) correspondiente a cada

ajustado.

Se comprueban los gráficos más significativos para valorar la bondad de los ajustados

para cada uno de los modelos descritos:

- La gráfica superior izquierda muestra las predicciones típicas de la población

vs. la variable dependiente (concentración plasmática de ciclofosfamida

observada). La línea de identidad de regresión cruza por el medio de los

datos.

-La gráfica superior derecha muestra las predicciones individuales vs. la

variable dependiente (concentración plasmática de ciclofosfamida observada).

La línea de identidad cruza por el medio de los datos.

-La gráfica inferior izquierda muestra las concentraciones plasmáticas de

ciclofosfamida respecto al tiempo con la superposición de la simulación de las


140

concentraciones plasmáticas asumiendo un individuo medio de la población

utilizando el ajuste correspondiente.

-La gráfica inferior derecha muestra la cantidad de enzima respecto al tiempo

con la superposición de la simulación de la cantidad de enzima asumiendo un

individuo medio de la población utilizando el ajuste correspondiente (en

modelos del 2 al 5).

Las gráficas de los residuales:

-La gráfica superior izquierda se muestra los residuales vs. la variable tiempo.

-La gráfica superior derecha se muestra los residuales ponderados vs. la

variable tiempo. Esta gráfica da información acerca del modelo de error

residual y permite diagnosticar el ajustado, indicando que el modelo estructural

es adecuado al no mostrar tendencias relevantes.

-La gráfica central izquierda se muestra los residuales vs. las predicciones

individuales.

-La gráfica central derecha se muestra los residuales ponderados vs. las

predicciones individuales.

-La gráfica inferior izquierda se muestra los residuales ponderados

individuales vs. la variable tiempo.

-La gráfica inferior derecha se muestra los residuales ponderados individuales

vs. las predicciones individuales.

Se comprueban los histogramas de los valores de variabilidad interindividual de los

parámetros para valorar la distribución alrededor de cero.

Los diferentes ajustados de cada modelo se nombrar con las siglas “EE” seguidos

de número correlativo.

Los modelos estudiados con método no lineal de efectos mixtos (NONMEM)

son el modelo 1 con una vía de eliminación sin inducción enzimática (EE-1, EE-2 y

EE-3), el modelo 2 con inducción enzimática no lineal (EE-4 y EE-5), el modelo 3 con

inducción no lineal con el mecanismo “on-off” con una o dos vías de eliminación (EE-6,

EE-7 y EE-8), el modelo 4 con inducción lineal con una o dos vías de eliminación (EE-


141

9, EE-10, EE-11 y EE-12) y finalmente el modelo 5 con inducción enzimática lineal

teniendo en cuenta los metabolizadores rápidos y lentos, asumiendo dos

subpoblaciones de aclaramiento (EE-13). Las estimas iniciales de los parámetros

farmacocinéticos obtenidas son utilizadas para los tratamientos cinéticos posteriores.

El modelo de varianza interindividual y residual seleccionado para el análisis

farmacocinético ha sido el exponencial. Esta decisión se basa en que es el que mejor

describe los datos experimentales para la ciclofosfamida (Peck, 1992; Mandema, 1995;

Rodríguez, 1996a).

El método no lineal de efectos mixtos, dada su amplia utilización en el campo

de la farmacocinética poblacional, ha sido elegido para definir el comportamiento

farmacocinético de ciclofosfamida en pacientes con cáncer de mama.

V.3.1.1. Selección del modelo farmacoestadístico

El modelo farmacoestadístico básico (modelo 1), que describe la evolución

temporal de la concentración plasmática de ciclofosfamida mediante el modelo

monocompartimental con administración en perfusión intravenosa continua a velocidad

constante y eliminación de primer orden no inducida representado en la figura IV.1.

La magnitud de la variabilidad interindividual en los parámetros farmacocinéticos

fue modelizada mediante el modelo exponencial.

Con este modelo se ha tratado de seleccionar las condiciones de referencia con

respecto a las concentraciones o el logaritmo de las concentraciones plasmáticas de

ciclofosfamida, así como el método de estimación más adecuado primer orden (FO) o

primer orden condicional con interacción (FOCEI).

Los parámetros obtenidos con el modelo 1 ajustados EE-1, EE-2 y EE-3 son

descritos en la tabla V.6. El ajustado EE-1 se realizo a partir de las concentraciones

plasmáticas y el método de estimación FO. El ajustado EE-2 se realizo con el logaritmo

de las concentraciones plasmáticas y el método de estimación FO. A partir de los

resultados obtenidos en el ajustado EE-1 en comparación con EE-2, se decidió el


142

realizar la transformación logarítmica de las concentraciones plasmáticas de

ciclofosfamida por varias razones:

- Asimetría en residuales ponderados (WRES)

- La relación las predicciones a poblacional (PRED) vs

concentraciones de ciclofosfamida (DV) muestra una desviación que no

la muestra las predicciones individuales (IPRED) vs. DV. Esto indica que

la media geométrica es una mejor medida de tendencia central cuando

los datos tienes un desplazamiento (skewness) a la derecha

(Carroll&Ruppert, 1998).

- La transformación logarítmica mejora las estimas de la matriz de

omega. Además, hace que el análisis sea más estable y el tiempo de

análisis es más corto en comparación con el análisis con las

concentraciones no transformadas.

El ajustado EE-3 se realizo con el logaritmo de las concentraciones plasmáticas y

el método de estimación FOCEI. Cuando fue comparado con el ajustado EE-2, se

observo que la estimación FOCEI producía una disminución de la variabilidad

interindividual, un incremento de la variabilidad residual y una mayor precisión en la

estimación de estos parámetros, fundamentalmente cuando no existía interacción

entre la variabilidad interindividual y la variabilidad residual. Estos resultados coinciden

con las propiedades de los algoritmos utilizados (Beal, 1992).


143

Tabla V. 6 Parámetros farmacocinéticos estimados (error estándar) mediante el modelo no lineal de efectos mixtos, con un modelo de varianza interindividual exponencial. Modelo 1 sin inducción.

Modelo 1

Parámetros

EE-1(run11)ª EE-2(run12) a, b EE-3(run13)b,c

CL(L/h) 2.90(0.115) 3.16(0.130) 3.05(0.097)

V (L) 17.3(1.67) 16.7(1.79) 18.2(1.26)

ωCL(%) 26.4(12.4) 26.0(11.6) 25.8(3.00)

ωV (%) 81.2(57.9) 60.5(34.6) 51.4(8.29)

σCFA (%) 26.9 (1.58) 50.7(2.15) 51.5(2.35)

FMO 1739.946 -361.667 -356.955

MPE (%) 9.60 (3.75) 0.530 (7.61) 0.695 (7.84)

ªFO. b Transformación logarítmica de las concentraciones plasmáticas de los parámetros. c FOCEI. MPE: media del error de predicción (desviación estándar).

El modelo 1 corresponde a los 3 ajustados EE-1, EE-2 y EE-3, con modelos de

varianza interindividual y residual exponencial, donde se alcanza para los parámetros,

la varianza interindividual y residual del aclaramiento y del volumen de distribución

estimaciones precisas con errores estándares relativos (ERR) inferiores a los umbrales

del 20% y 50%, respectivamente (Ette, 1993). Además, no existe correlación entre

ambos parámetros superior al valor umbral aceptado 0.75. Se observa un sesgo en la

dispersión de los residuales ponderados, frente a la predicción de la concentración de

ciclofosfamida que no proporciona una distribución aleatoria de los residuales. Los

modelos estructurales y las estimas de las variabilidades de los ajustados EE-1, EE-2 y

EE-3 son consideradas exactos porque media de los errores de predicción (MPE) es

menor al 15%. La precisión de los ajustes ha sido determinada como la desviación

estándar de la media de los errores de predicción (Sheiner, 1981b; Fadiran, 2000). Los


144

valores de la variabilidad interindividual de los parámetros se distribuyen alrededor de

cero (Figuras V. 12).

Predicción poblacional de concentración plasmática (ug/mL)

0 10 20 30 40 50 60 70 80

Con

cent

raci

ón p

lasm

átic

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

80

Predicción individual de concentración plasmática (ug/mL)

0 10 20 30 40 50 60 70 80

Con

cent

raci

ón p

lasm

átic

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

80

Tiempo(h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Con

cent

raci

ón p

lasm

átic

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

80

Figura V. 6 Relación entre las concentraciones plasmáticas obtenidas y las predicciones poblacionales e individuales por el modelo 1 (EE-1). Superposición en la relación concentración plasmática tiempo de un individuo medio de la población obtenida con modelo 1 (run11.mod).

Se observa que el perfil de un individuo medio de la población obtenido con el

ajustado EE-1 no describe las concentraciones de ciclofosfamida observadas, ya que

no tiene en cuenta que la curva de concentración plasmática tiempo tras

administración en perfusión IV no alcanza el estado estacionario estable debido a la


145

autoinducción de la ciclofosfamida. El perfil medio que describe este ajustado es un

perfil plano típico de una perfusión continua IV.

Tiempo (h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Res

idua

l (ug

/mL)

-60

-50

-40

-30

-20

-10

0

10

20

30

40

50

60

Tiempo (h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120R

esid

ual p

onde

rado

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

Predicción de concentración (ug/mL)

0 10 20 30 40 50 60 70 80

Res

idua

l (ug

/mL)

-60

-50

-40

-30

-20

-10

0

10

20

30

40

50

60


0 10 20 30 40 50 60 70 80

Res

idua

l pon

dera

do

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

Tiempo(h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Res

idua

l pon

dera

do in

divi

dual

-1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5


0 10 20 30 40 50 60 70 80

Res

idua

l pon

dera

do in

divi

dual

-1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

Figura V. 7 Evolución temporal de los residuales y los residuales ponderados poblacionales e individuales y su dispersión en función de la predicción por el modelo 1 (EE-1) (Run11.mod).


146

Se observa un sesgo en la dispersión de los residuales ponderados, frente a la

predicción de la concentración de ciclofosfamida que no proporciona una distribución

aleatoria de los residuales (Figura V.7.).

Log predicción poblacional de concentración plasmática (ug/mL)

0 1 2 3 4 5

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5

Log predicción individual de concentración plasmática (ug/mL)

0 1 2 3 4 5

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5

Tiempo(h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5

Figura V. 8 Relación entre las concentraciones plasmáticas obtenidas y las predicciones poblacionales e individuales por el modelo 1 (EE-2). Superposición en la relación concentración plasmática tiempo de un individuo medio de la población obtenida con modelo (run12.mod).


147

Tiempo (h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Res

idua

l (ug

/mL)

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

Tiempo (h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Res

idua

l pon

dera

do

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5


0 1 2 3 4 5

Res

idua

l (ug

/mL)

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5


0 1 2 3 4 5

Res

idua

l pon

dera

do

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

Tiempo(h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Res

idua

l pon

dera

do in

divi

dual

-1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5


0 1 2 3 4 5

Res

idua

l pon

dera

do in

divi

dual

-1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

Figura V. 9 Evolución temporal de los residuales y los residuales ponderados poblacionales e individuales y su dispersión en función de la predicción por el modelo 1 (EE-2). (Run12.mod).

Se observa un sesgo en la dispersión de los residuales ponderados frente a la

predicción de la concentración de ciclofosfamida de manera que no proporciona una

distribución aleatoria de los residuales (Figura V.9.).


148


0 1 2 3 4 5

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5


0 1 2 3 4 5

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5

Tiempo(h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5

Figura V. 10 Relación entre las concentraciones plasmáticas obtenidas y las predicciones poblacionales e individuales por el modelo 1 (EE-3). Superposición en la relación concentración plasmática tiempo de un individuo medio de la población obtenida con modelo 2 (run13.mod).


149

Tiempo (h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Res

idua

l (ug

/mL)

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

Tiempo (h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Res

idua

l pon

dera

do

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

Log predicción de concentración (ug/mL)

0 1 2 3 4 5

Res

idua

l (ug

/mL)

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5


0 1 2 3 4 5

Res

idua

l pon

dera

do

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

Tiempo(h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Res

idua

l pon

dera

do in

divi

dual

-1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5


0 1 2 3 4 5

Res

idua

l pon

dera

do in

divi

dual

-1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

Figura V. 11 Evolución temporal de los residuales y los residuales ponderados poblacionales e individuales y su dispersión en función de la predicción por el modelo 1 (EE-3)(Run13.mod).

Se observa un sesgo en la dispersión de los residuales ponderados frente a la

predicción de la concentración de ciclofosfamida de manera que no proporciona una

distribución aleatoria de los residuales (Figura V.11.).


150

Las distribuciones de los valores de variabilidad interindividual de los parámetros,

CL (ETA_CL), V (ETA_V) para el modelo 1, ajustados EE-1, EE-2 y EE-3 se pueden

observar en la siguiente figura V.12. revelando una distribución alrededor de cero en

los estimados de estos parámetros. EE-1(RUN11)

ETA _CL

-0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.60

10

20

30

40

50

EE-1(RUN11)

ETA_V

-0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.80

10

20

30

40

50

60

EE-2(RUN12)

ETA_CL

-0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.60

5

10

15

20

25

30

35

EE-2(RUN12)

ETA_V

-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.50

10

20

30

40

50

EE-3(RUN13)

ETA_CL

-0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.60

5

10

15

20

25

30

35

EE-3(RUN13)

ETA_V

-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.00

10

20

30

40

50

Figura V. 12 Distribución de los valores individuales de variabilidad interindividual de los parámetros CL (ETA_CL) V (ETA_V) para el modelo 1, ajustados EE-1, EE2 y EE-3.


151

Tabla V. 7 Shrinkage_ETA

Shrinkage_ETA

(%)

Sh_ETACL Sh_ETAV EE-1 3.9 40.4 EE-2 7.9 26.8 Modelo 1

EE-3 8.1 23.0

Los valores de shrinkage son inferiores al 30% para el aclaramiento para los

ajustados EE-1, EE-2 y EE-3. Los valores de shrinkage para el volumen de distribución

son inferiores 30% excepto para el ajustado EE-1 donde son superiores a 30%. Por

encima de 30%, significa que no hay suficiente número de muestras por paciente para

caracterizar de forma individual el parámetro del volumen de distribución en el ajustado

EE-1 (Karlsson, 2007; Savic, 2008).

Tabla V. 8 Parámetros estadísticos de la recta de regresión entre las concentraciones plasmáticas observadas y la predicción poblacional de los modelos para ciclofosfamida, modelo de varianza interindividual exponencial.

EE-1 (RUN11) Coeficiente Error

estándar Intervalo de confianza

95% t p

Ordenada 12.3262 0.8681 10.6179-14.0345 14.1983 <0.0001 Pendiente 0.6255 0.0249 0.5764-0.6745 25.1055 <0.0001 r* 0.8205 5.7154 0.7802-0.8540 20.1964 <0.0001 EE-2 (RUN12) Coeficiente Error

estándar Intervalo de

confianza 95% t p

Ordenada 0.0911 0.1407 -0.1858-0.30798 0.6475 0.5178 Pendiente 0.9669 0.0413 0.8856-1.44817 23.4052 <0.0001 r* 0.8010 0.3650 0.7569-0.8378 19.2035 <0.0001 EE-3 (RUN13) Coeficiente Error


confianza 95% t p

Ordenada 1.0299 0.0765 0.8794-1.1804 13.4661 <0.0001 Pendiente 0.6951 0.0224 0.6597-0.7392 31.0130 <0.0001 r* 0.8710 - 0.8411-0.8956 23.3150 <0.0001

*En este caso el estadístico de contraste es “z” no “t”

En la recta de regresión lineal entre la concentración de ciclofosfamida y las

predicciones realizadas, el intervalo de confianza del 95% de la ordenada en el origen

y la pendiente incluyen el 0 y 1 en el ajustado EE-2, sin embargo en los ajustados EE-1

y EE-3 no incluyen el 0 y 1, respectivamente (tabla V. 8).


152

Por razones expuestas, las condiciones de referencia de aquí en adelante son:

transformación logarítmica de las concentraciones plasmáticas y el método de

estimación FOCEI. E. de Jonge en su artículo también utiliza el logaritmo de las

concentraciones plasmáticas de ciclofosfamida (E. de Jonge, 2004b).

Un vez fijadas las condiciones de referencia con el modelo farmacoestadístico

básico, se desarrollan modelos más complejos donde se tiene en cuenta que la curva

de concentración plasmática tiempo tras administración en perfusión IV presenta un

aspecto atípico ya que no se alcanza un estado estacionario estable. Los datos

existentes en la bibliografía sobre el comportamiento tiempo dependiente de

ciclofosfamida es la base de los siguientes modelos.

Los modelos del 2 al 5, abordan de una manera más fisiología el fenómeno de

autoinducción mediante la existencia de un “compartimento del enzima”. Estos

modelos están descritos en las figuras IV.2 a la IV.5 con sus correspondientes

ecuaciones diferenciales (Ecuaciones IV.3. a IV.12)

La farmacocinética de la ciclofosfamida esta caracterizada por bajo aclaramiento

total clasificada como un fármaco con una tasa de extracción baja (Moore, 1991).

Administraciones repetidas o continuas infusiones de ciclofosfamida en pacientes de

cáncer durante un periodo de varios días producen un incremento del aclaramiento

total de ciclofosfamida pero no existe una alteración en el volumen de distribución o

aclaramiento renal y por ello la disminución de la semivida es debido a la tasa de

extracción hepática (Graham, 1983; Moore, 1991; Fasola, 1991).

Como se puede observar en la figura V.5, las concentraciones plasmáticas de

ciclofosfamida no presentan un estado estacionario estable sino que adquiere una

pendiente negativa tanto en la población como en determinados pacientes. En los

siguientes modelos, el desarrollo de la autoinducción fue modelado usando un

(hipotético) compartimento enzima descrito por diferentes autores Hassan, Kerbusch,

Huitema, E de Jonge (Hassan, 1999; Kerbusch, 2000; Huitema, 2001; E de Jonge,

2004b; E de Jonge, 2005a; E de Jonge, 2005b). El aclaramiento de ciclofosfamida es

directamente proporcional a la cantidad de enzima en este compartimento.


153





de la actividad enzimática y su autoinducción por ciclofosfamida se modela mediante

un modelo no lineal de efecto máximo (Emax). El modelo Emax representa la función no

lineal que incrementa la producción de actividad enzimática (factor de autoinducción de

ciclofosfamida). Donde Emax corresponde al efecto máximo de inducción y EC50


máximo de inducción. Se asume que la actividad enzimática inicial es estacionaria y se

produce mediante una velocidad de orden 0 y se elimina mediante una velocidad de

primer orden.

Los parámetros obtenidos con el modelo 2 (con inducción enzimática no lineal)

ajustados EE-4 y EE-5 son descritos en la tabla V.9.

El modelo 2 que corresponde a los ajustados EE-4 y EE-5, con modelos de

varianza interindividual y residual exponencial, alcanza para los parámetros, la

varianza interindividual y residual, estimaciones precisas con errores estándares

relativos (ERR) inferiores en el ajustado EE-5 a los umbrales del 20% y 50%,

respectivamente (Ette, 1993). Sin embargo, para el ajustado EE-4 las estimaciones no

son precisas con errores estándares relativos (ERR) superiores al umbral del 20% para

la varianza interindividual y en el caso de la varianza residual los EER son inferiores al

umbral 50%. Además, no existe correlación entre ambos parámetros superior al valor

umbral aceptado 0.75. Del mismo modo, no se observa un sesgo en la dispersión de

los residuales ponderados, frente a la predicción de la concentración de ciclofosfamida

que proporciona una distribución aleatoria de los residuales. Los modelos estructurales

de los ajustados EE-4 y EE-5 son considerados exactos porque MPE es menor que

15%, además las estimas de las variabilidades son consideradas exactas porque MPE

es menor. La precisión de los ajustados ha sido determinada por la desviación

estándar de la media del error de predicción (Sheiner, 1981b; Fadiran, 2000). Los

valores de la variabilidad interindividual de los parámetros se distribuyen alrededor de

cero (Figuras V. 17).


154

Tabla V. 9 Parámetros farmacocinéticos estimados (error estándar) mediante el modelo no lineal de efectos mixtos, con un modelo de varianza interindividual exponencial. Modelo 2 con inducción no lineal (modelo Emax).

Modelo 2 Parámetros

EE-4(run41a) EE-5(run41b)

CL(L/h) 2.39(0.168) 2.40(0.165)

KENZ (h-1) 1.29·10-4(8.34·10-5) 9.05·10-5(1.84·10-5)

V(L) 22.9(2.27) 22.8(2.26)

Emax 33.9(23.0) 49.5(12.1)

EC50(µg·mL-1) 0.011(0.010)ª 1.26FIXEDb

ωCl (%) 22.4(11.5) 24.3(11.5)

ωKENZ(%) - -

ωV(%) 48.5(25.2) 48.5(25.3)

ωEmax (%) 69.9(49.1) 71.3(49.7)

ωEC50 (%) - -

σCFA (%) 48.7(1.99) 48.7(1.99)

FMO(FOCEI) -391.186 -391.124

MPE (%) 0.478(6.89) 0.482(6.89)

ª valor por debajo del limite de cuantificación (0.2 µg·mL-1). b fijado a la concentración más baja de ciclofosfamida según artículo de Huitema (Huitema, 2001). MPE: media del error de predicción (desviación estándar).

La inclusión del compartimento enzima (modelo 2, EE-4 y EE-5) mejora de forma

significativa el ajustado de los datos experimentales, respecto al modelo 1 ajustado

EE-3.

Este modelo 2 es una modificación de los modelos de efecto máximo testados por

Hassan y Huitema, tal y como explica en sus artículos en ningún caso fue el modelo

final (Hassan, 1999; Huitema, 2001). Para Hassan, el modelo Emax es más complejo y

no describe mejor los datos. La autoinducción de ciclofosfamida en el tiempo provoca

una disminución de la concentración plasmática que podría ser explicada mediante un


155

modelo de inducción no lineal donde ciclofosfamida estimula la formación del enzima

que a su vez metaboliza a la ciclofosfamida, la inducción enzimática (KENZ) viene

representada por una formación enzimática no lineal y una eliminación enzimática de

primer orden. En el ajustado EE-4, se ha estimado EC50 pero el valor obtenido fue

0.011 µg/mL, valor por debajo del limite de cuantificación de la técnica analítica (0.2

µg/mL). Por ello se decidió fijar EC50 al valor más bajo de concentración plasmática de

ciclofosfamida determinado que corresponde 1.26 µg/mL (logaritmo de 3.52 µg/mL) en

el ajustado EE-5. El ajustado EE-5 disminuye AIC con respecto al ajustado EE-3 (AIC

(EE-5):-377.151; AIC (EE-3):-346.955) sin embargo la estimación de la constante de

eliminación del enzima (KENZ) era muy pequeña de manera que la semivida del enzima

era muy grande. El valor del parámetro no era fisiológico si comparamos con la

semivida de los enzimas (tabla V.9).


0 1 2 3 4 5

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5


0 1 2 3 4 5

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5

Tiempo(h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5

Tiempo (h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Can

tidad

enz

ima

0

1

2

3

4

5

Figura V. 13 Relación entre las concentraciones plasmáticas obtenidas y las predicciones poblacionales e individuales por el modelo 2 (EE-4). Superposición en la relación concentración plasmática tiempo de un individuo medio de la población obtenida con modelo 2. Superposión en la relación cantidad de enzima tiempo de un individuo medio de la población (run41a.mod).


156

Tiempo (h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Res

idua

l (ug

/mL)

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

Tiempo (h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Res

idua

l pon

dera

do

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5


0 1 2 3 4 5

Res

idua

l (ug

/mL)

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5


0 1 2 3 4 5

Res

idua

l pon

dera

do

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

Tiempo(h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Res

idua

l pon

dera

do in

divi

dual

-1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5


0 1 2 3 4 5

Res

idua

l pon

dera

do in

divi

dual

-1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

Figura V. 14 Evolución temporal de los residuales y los residuales ponderados poblacionales e individuales y su dispersión en función de la predicción por el modelo 2 (EE-4) (Run41a.mod).


ajustado EE-4 describe mejor las concentraciones de ciclofosfamida observadas, tiene

en cuenta que la curva de concentración plasmática tiempo tras administración en

perfusión IV no alcanza el estado estacionario estable debido a la autoinducción de la

ciclofosfamida. La cantidad de enzima ha sido obtenida a partir del ajustado. Vemos

que inicialmente tiene un valor 1 (Enz basal), el enzima se encuentra en estado

estacionario, la ciclofosfamida no se encuentra circulando por organismo. Cuando la


157

ciclofosfamida esta presente estimula la producción de enzima. El perfil medio de la

población al principio describe bien la cantidad de enzima pero a partir de las 48 horas

esta infraestimado.

No se observa un sesgo en la dispersión de los residuales ponderados, frente a la


aleatoria de los residuales (Figura V.14).


0 1 2 3 4 5

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5


0 1 2 3 4 5

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5

Tiempo(h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5

Tiempo (h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Can

tidad

enz

ima

0

1

2

3

4

5

Figura V. 15 Relación entre las concentraciones plasmáticas obtenidas y las predicciones poblacionales e individuales por el modelo 2 (EE-5). Superposición en la relación concentración plasmática tiempo de un individuo medio de la población obtenida con modelo 2. Superposión en la relación cantidad de enzima tiempo de un individuo medio de la población (run41b.mod).


158

Tiempo (h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Res

idua

l (ug

/mL)

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

Tiempo (h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Res

idua

l pon

dera

do

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5


0 1 2 3 4 5

Res

idua

l (ug

/mL)

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5


0 1 2 3 4 5

Res

idua

l pon

dera

do

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

Tiempo(h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Res

idua

l pon

dera

do in

divi

dual

-1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5


0 1 2 3 4 5

Res

idua

l pon

dera

do in

divi

dual

-1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

Figura V. 16 Evolución temporal de los residuales y los residuales ponderados poblacionales e individuales y su dispersión en función de la predicción por el modelo 2 (EE-5) (Run41bmod).





159

Las distribuciones de los valores de variabilidad interindividual de los parámetros

CL (ETA_CL), V (ETA_V) y Emax (ETA_Emax) para el modelo 2, ajustados EE-4 y EE-5

se pueden observar en la siguiente figura V.17. revelando una distribución alrededor

de cero en los estimados de estos parámetros.

EE-4(RUN41a)

ETA_CL

-0.4 -0.2 0.0 0.2 0.40

10

20

30

40

50

60

EE-5(RUN41b)

ETA_CL

-0.4 -0.2 0.0 0.2 0.40

10

20

30

40

50

60

70

80

EE-4(RUN41a)

ETA_V

-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.00

10

20

30

40

50

EE-5(RUN41b)

ETA_V

-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.00

10

20

30

40

50

60

70

80

EE-4(RUN41a)

ETA_Emax

-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.50

10

20

30

40

50

60

70

EE-5(RUN41b)

ETA_Emax

-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.50

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

Figura V. 17 Distribución de los valores de variabilidad interindividual de los parámetros (ETA_CL, ETA_V y ETA_Emax) para el modelo 2, ajustados EE-4 y EE-5.


160


Shrinkage_ETA

(%)

Sh_ETACL Sh_ETAV Sh_ETAEmax EE-4 22.5 19.5 36.2 Modelo 2 EE-5 22.3 19.6 35.4

Los valores de shrinkage son inferiores 30% para el aclaramiento y el volumen de

distribución en los ajustados EE-4 y EE-5. Sin embargo para Emax el valor es superior a

30% en ambos ajustados EE-4 y EE-5, esto significa que no hay suficiente número de

muestras por paciente para caracterizar de forma individual este parámetro (Karlsson,

2007; Savic, 2008).


EE-4 (RUN41a) Coeficiente Error


confianza 95% t p

Ordenada 0.7877 0.0710 0.6469-0.9263 11.0962 <0.0001 Pendiente 0.7661 0.0208 0.7256-0.8075 36.8162 <0.0001 r* 0.9035 0.1699 0.8806-0.9222 25.9957 <0.0001 EE-5 (RUN41b) Coeficiente Error


95% t p

Ordenada 0.7882 0.0708 0.6488-0.9276 11.1272 <0.0001 Pendiente 0.7659 0.0208 0.7251-0.8068 36.8890 <0.0001 r* 0.9038 0.1696 0.8810-0.9224 26.0242 <0.0001


El ajustado EE-4 y EE-5 del modelo 2, los intervalos de confianza del 95% de la

ordenada en el origen y la pendiente de la recta de regresión lineal entre la

concentración de ciclofosfamida y las predicciones individuales, no incluyen el valor 0 y

1, por tanto la relación entre la concentración de ciclofosfamida y las predicciones

poblacionales e individuales difieren significativamente de la línea identidad (tabla

V.11).


161

Los parámetros obtenidos con el modelo 3 (con inducción no lineal con el

mecanismo “on-off” con una o dos vías de eliminación) ajustados EE-6, EE-7 y EE-8

son descritos en la tabla V.12. Donde el ajustado EE-6 y EE-7 se considera una vía de

eliminación inducible y para el ajustado EE-8 se consideran dos vías de eliminación

una inducible y otra no inducible.

Tabla V. 12 Parámetros farmacocinéticos estimados (error estándar) mediante el modelo no lineal de efectos mixtos, con un modelo de varianza interindividual exponencial modelo 3 con inducción no lineal. Modelo de Huitema


EE-6(run49) EE-7(run49B) EE-8(run49c2)

CL(L/h) 2.39(0.167) 2.40(0.164) 1.08(0.620)

CLo(L/h) - - 1.24(0.719)

KENZ (h-1)ª 4.34·10-3(1.38·10-3) 0.0045(0.0014) 0.0101(0.006)

V(L) 22.8(2.27) 22.8(2.26) 23.0(2.22)

IC50(µg·mL-1) 0.0109 (0.0513)b 1.26 FIXEDc 1.26 FIXEDc

ωCl(%) 22.4(11.5) 22.6(11.5) -

ωClo(%) - - 49.8 (48.8)

ωkenz(%) 70.1(49.0) 71.3(49.7) 81.4(49.4)

ωV(%) 48.47(25.22) 48.5(25.4) 48.5(25.3)

ωIC50 (%) 52.0(57.0) - -

σCFA (%) 48.7(1.99) 48.7(1.99) 48.2(2.04)

FMO(FOCEI) -391.225 -391.151 -393.762

MPE(%) 0.478(6.89) 0.478(6.89) 0.388(6.67)

ª KENZ corresponde a la formación enzimática. b Valor por debajo del limite de cuantificación (0.2 µg·mL-1). c El valor IC50 se ha fijado a la concentración más baja de ciclofosfamida según artículo de Huitema

(Huitema, 2001). MPE: Media de error de predicción (desviación estándar)


162

El modelo 3 que corresponde a los 3 ajustados EE-6, EE-7 y EE-8, con el

modelos de varianza interindividual y residual exponencial, alcanza para los

parámetros, la varianza interindividual y residual, el grado de precisión de la estimación

de los parámetros es inferior en los ajustados EE-6 y EE-8, con errores estándares

relativos (ERR) superiores en el ajustado los umbrales del 20% y 50%,

respectivamente (Ette, 1993). Sin embargo, los EER en el ajustado EE-7 de los

parámetros son inferiores los umbrales del 20% y 50%, respectivamente, excepto para

EER de KENZ (31.6%). Además, no existe correlación entre ambos parámetros superior

al valor umbral aceptado 0.75. Del mismo modo, no se observa un sesgo en la

dispersión de los residuales ponderados, frente a la predicción de la concentración de

ciclofosfamida que proporciona una distribución aleatoria de los residuales. Los

modelos estructurales de los ajustados EE-6, EE-7 y EE-8 son considerados exactos

porque MPE es menor que 15%, además las estimas de las variabilidades son

consideradas exactas porque MPE es menor. La precisión de los ajustados ha sido

determinada por la desviación estándar de la media del error de predicción (Sheiner,

1981b; Fadiran, 2000).

La inclusión del compartimento enzima (modelo 3, EE-6, EE-7 y EE-8) mejora de

forma significativa el ajustado de los datos experimentales, respecto al modelo 1

ajustado EE-3.

En el modelo 3, la inducción enzimática es no lineal como el modelo descrito

Huitema y cols, es capaz de estimar la formación enzimática pero no es capaz de

estimar su eliminación. Además, Huitema fija el parámetro IC50 al valor más bajo de

concentración de ciclofosfamida (Huitema, 2001). En el ajustado EE-6, se ha estimado

IC50, el valor obtenido fue 0.0109 µg/mL concentración por debajo del limite de

cuantificación (0.2 µg/mL). Por ello se decidió fijar IC50 al valor más bajo de

concentración plasmática de ciclofosfamida que corresponde 1.26 µg/mL (logaritmo de

3.52 µg/mL) en el ajustado EE-7. En el ajustado EE-8, se estimo dos vías de

eliminación una vía inducible y otra no inducible, incrementando la constante de

formación enzimática. El ajustado EE-7 disminuye AIC con respecto al ajustado EE-3

pero no respecto al ajustado EE-5 (AIC (EE-7): -377.151; AIC (EE-5):-377.151; AIC

(EE-3):-346.955). La KENZ fue únicamente estimada para la formación enzimática. No

se pudo estimar la eliminación enzimática con este modelo tal y como había sido

descrito por Huitema (Huitema, 2001).


163


0 1 2 3 4 5

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5


0 1 2 3 4 5

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5

Tiempo(h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5

Tiempo (h)

0 24 48 72 96 120

Can

tidad

enz

ima

0

1

2

3

4

5

Figura V. 18 Relación entre las concentraciones plasmáticas obtenidas y las predicciones poblacionales e individuales por el modelo 3 (EE-6). Superposición en la relación concentración plasmática tiempo de un individuo medio de la población obtenida con modelo 2. Superposión en la relación cantidad de enzima tiempo de un individuo medio de la población (run49.mod).


ajustado EE-6 describe las concentraciones de ciclofosfamida observadas, teniendo en

cuenta que la curva de concentración plasmática tiempo tras administración en


ciclofosfamida.

La cantidad de enzima que ha sido obtenida a partir del ajustado vemos que

inicialmente tiene un valor 1 (Enz basal), cuando el enzima se encuentra en estado

estacionario y no hay ciclofosfamida circulando en el organismo. Vemos como cuando

la ciclofosfamida esta presente en el organismo estimula la producción de enzima. El


164

perfil medio de la población al principio pasa por en medio de los valores pero a las 48

horas vemos que queda por debajo.

Tiempo (h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Res

idua

l (ug

/mL)

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

Tiempo (h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Res

idua

l pon

dera

do

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5


0 1 2 3 4 5

Res

idua

l (ug

/mL)

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5


0 1 2 3 4 5

Res

idua

l pon

dera

do

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

Tiempo(h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Res

idua

l pon

dera

do in

divi

dual

-1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5


0 1 2 3 4 5

Res

idua

l pon

dera

do in

divi

dual

-1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

Figura V. 19 Evolución temporal de los residuales y los residuales ponderados poblacionales e individuales y su dispersión en función de la predicción por el modelo 3 (EE-6) (Run49.mod).


predicción de la concentración de ciclofosfamida que proporciona una distribución



165


0 1 2 3 4 5

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5


0 1 2 3 4 5

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5

Tiempo(h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5

Tiempo (h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Can

tidad

enz

ima

0

1

2

3

4

5

Figura V. 20 Relación entre las concentraciones plasmáticas obtenidas y las predicciones poblacionales e individuales por el modelo 3 (EE-7). Superposición en la relación concentración plasmática tiempo de un individuo medio de la población obtenida con modelo 2. Superposión en la relación cantidad de enzima tiempo de un individuo medio de la población (run49b.mod)


166

Tiempo (h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Res

idua

l (ug

/mL)

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

Tiempo (h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Res

idua

l pon

dera

do

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5


0 1 2 3 4 5

Res

idua

l (ug

/mL)

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5


0 1 2 3 4 5

Res

idua

l pon

dera

do

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

Tiempo(h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Res

idua

l pon

dera

do in

divi

dual

-1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5


0 1 2 3 4 5

Res

idua

l pon

dera

do in

divi

dual

-1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

Figura V. 21 Evolución temporal de los residuales y los residuales ponderados poblacionales e individuales y su dispersión en función de la predicción por el modelo 3 (EE-7) (Run49b.mod).


167





0 1 2 3 4 5

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5


0 1 2 3 4 5

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5

Tiempo(h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5

Tiempo (h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Can

tidad

enz

ima

0

1

2

3

4

5

Figura V. 22 Relación entre las concentraciones plasmáticas obtenidas y las predicciones poblacionales e individuales por el modelo 3 (EE-8). Superposición en la relación concentración plasmática tiempo de un individuo medio de la población obtenida con modelo 3. Superposión en la relación cantidad de enzima tiempo de un individuo medio de la población (run49c2.mod).


168





ciclofosfamida. La cantidad de enzima que ha sido obtenida a partir del ajustado vemos que

inicialmente tiene un valor 1 (Enz basal) cuando el enzima se encuentra en estado


la ciclofosfamida esta presente en el organismo estimula la producción de enzima. La

cantidad de enzima en este ajustado EE-7 es superior a los ajustados y modelos

anteriores pues los niveles más altos hasta el momento eran alrededor de 2 excepto

una paciente valores estimados de 3.5, pero en este ajustado el máximo valor esta

alrededor de 4.5. Esto podría ser debido a que este ajustado tiene 2 vías de

eliminación una inducible y otra no inducible. El perfil medio de la población al principio

pasa por en medio de los valores pero a las 48 horas vemos que queda por debajo.


169

Tiempo (h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Res

idua

l (ug

/mL)

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

Tiempo (h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Res

idua

l pon

dera

do

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5


0 1 2 3 4 5

Res

idua

l (ug

/mL)

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5


0 1 2 3 4 5

Res

idua

l pon

dera

do

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

Tiempo(h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Res

idua

l pon

dera

do in

divi

dual

-3

-2

-1

0

1

2

3


0 1 2 3 4 5

Res

idua

l pon

dera

do in

divi

dual

-3

-2

-1

0

1

2

3

Figura V. 23 Evolución temporal de los residuales y los residuales ponderados poblacionales e individuales y su dispersión en función de la predicción por el modelo 3 (EE-8). (Run49c2.mod).


170





CL (ETA_CL), V (ETA_V), KENZ (ETA_KENZ), IC50 (ETA_IC50) y Clo (ETA_Clo) para el

modelo 3, ajustados EE-6, EE-7 y EE-8 se pueden observar en las siguientes figuras

V.25. y V.25. revelando una distribución alrededor de cero en los estimados de estos

parámetros, excepto para KENZ e IC50.

EE-6(RUN49)

ETA_CL

-0.4 -0.2 0.0 0.2 0.40

20

40

60

80

100

EE-6(RUN49)

ETA_V

-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.00

20

40

60

80

EE-6(RUN49)

ETA_KENZ

-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.50

20

40

60

80

100

EE-6(RUN49)

ETA_IC50

-0.0006 -0.0004 -0.0002 0.0000 0.0002 0.0004 0.00060

20

40

60

80

100

120

Figura V. 24 Distribución de los valores de variabilidad interindividual de los parámetros (ETA_CL, ETA_V, ETA_KENZ y ETA_IC50) para el modelo 3, ajustado EE-6.


171

EE-7(RUN49B)

ETA_V

-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.00

20

40

60

80

EE-8(RUN49C2)

ETA_V

-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.00

20

40

60

80

EE-7(RUN49B)

ETA_KENZ

-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.50

20

40

60

80

100

EE-8(RUN49C2)

ETA_KENZ

-2 -1 0 1 20

20

40

60

80

100

Figura V. 25 Distribución de los valores de variabilidad interindividual de los parámetros (ETA_CL, ETA_V, ETA_KENZ y ETA_CLo) para el modelo 3, ajustados EE-7 y EE-8.


Shrinkage_ETA

(%)

Sh_ETACL Sh_ETAV Sh_ETAIC50 Sh_ETAKENZ EE-6 22.5 19.5 100 35.6 EE-7 22.3 19.6 - 35.4 Modelo 3

EE-8 25.6 19.9 - 2.61


distribución en los ajustados EE-6, EE-7 y EE-8 y KENZ en el ajustado EE-8. Sin

embargo para IC50 en el ajustado EE-6 y KENZ en ajustado EE-6 y EE-7, el valor es

superior a 30% esto significa que no hay suficiente número de muestras por paciente

para caracterizar de forma individual estos parámetros (Karlsson, 2007; Savic, 2008).


172

Tabla V. 14 Parámetros estadísticos de la recta de regresión entre las concentraciones plasmáticas observadas y la predicción individual de los modelos para ciclofosfamida modelo de varianza interindividual exponencial.

EE-6 (RUN49) Coeficiente Error


95% t p



95% t p

Ordenada 0.7833 0.0268 0.9149-1.0199 11.1623 <0.0001 Pendiente 0.7676 0.9104 -1.0571-2.5117 37.3702 <0.0001 r* 0.8193 0.1689 0.7788-0.8530 20.1326 <0.0001 EE-8 (RUN49c2) Coeficiente Error


95% t p

Ordenada 0.7565 0.0693 0.6202-0.8528 10.9222 <0.0001 Pendiente 0.7746 0.0203 0.7346-0.8145 38.1497 <0.0001 r* 0.9093 0.1658 0.8878-0.9269 26.6062 <0.0001


Los ajustados EE-6 y EE-8 del modelo 3, los intervalos de confianza del 95% de la




poblacionales e individuales difieren significativamente de la línea identidad.

Con el ajustado EE-7 los intervalos de confianza del 95% de la ordenada en el

origen no incluye el 0 y la pendiente de la recta de regresión lineal entre la

concentración de ciclofosfamida y las predicciones individuales incluyen 1 por tanto la

relación entre la concentración de ciclofosfamida y las predicciones poblacionales e

individuales no difiere significativamente de la línea identidad.

Los parámetros obtenidos con el modelo 4 (con inducción lineal con una o dos

vías de eliminación) ajustados EE-9, EE-10, EE-11 y EE-12 son descritos en la tabla

V.15. En los ajustados del EE-9 al EE-11 solo se tiene en cuenta una vía de


173

eliminación inducible y el ajustado EE-12 se tiene en cuenta dos vías una inducible y

otra no inducible.

Tabla V. 15 Parámetros farmacocinéticos estimados (error estándar) mediante el modelo lineal de efectos mixtos, con un modelo de varianza interindividual exponencial modelo 4 con inducción lineal. Modelo de Hassan modificado.


EE-9(run22b) EE-10(run27)

CL(L/h) 2.44(0.153) 2.44(0.153)

CL0(L/h) - -

KENZ (h-1) 5.46·10-6(1.44·10-6) 0.00005(0.000013)

V(L) 22.8(2.21) 22.8(2.21)

SCp(mL/µg· h-1) 21.4(4.61) 2.35(0.748)

ωCl(%) 25.3(12.7) 25.3(12.7)

ωClo(%) - -

ωKENZ(%)ª 18.4(4.31) b -

ωV(%) 47.5(25.3) 47.5(25.3)

ωSCp (%) 89.4(58.8) b 89.6(58.8)

σCFA (%) 48.7(2.03) 48.8(2.03)

FMO(FOCEI) -389.476 -389.459

MPE(%) 0.542(0.702) 0.541(0.703)

ª La variabilidad interindividual es estimada tanto para la formación como para la eliminación. b Correlación entre KENZ y SCp: -0.844 MPE: media del error de predicción (desviación estándar).


174

Tabla V.15.(Cont) Parámetros farmacocinéticos estimados mediante el modelo no lineal de efectos mixtos, con un modelo de varianza interindividual exponencial modelo 4 con inducción lineal. Modelo de Hassan modificado.


EE-11(run28b) EE-12(run46a2)

CL(L/h) 2.25(0.281) 1.19(0.439)

CL0(L/h) - 1.16(0.520)

KENZ (h-1) 0.0134(0.0083) 6.19·10-5(2.69·10-5)

V(L) 23.5(2.71) 22.9(2.19)

SCp (mL/µg· h-1) 0.0213(0.0073) 3.79(0.896)

ωCl(%) 28.1(13.8) -

ωClo(%) - 57.5(47.9)

ωKENZ(%)ª 38.0(31.4) -

ωV(%) 46.2(25.9) 48.0(25.3)

ωSCp(%) - 103.0(58.8)

σCFA (%) 49.2(2.12) 48.3(2.07)

FMO(FOCEI) -389.982 -391.422

MPE(%) 0.618(7.38) 0.412(6.84)

ªla variabilidad interindividual es estimada únicamente en la eliminación enzimática. MPE: media del error de predicción (desviación estándar).

El modelo 4, ajustado EE-9 con el modelo de varianza interindividual y residual

exponencial, alcanza para los parámetros, la varianza interindividual y residual,


del 20% y 50%, respectivamente, excepto para los parámetros KENZ y SCp y la

variabilidad interindividual de KENZ donde los errores son superiores a los umbrales

(26.28, 21.54 y 55.20 %, respectivamente) (Ette, 1993). Además, existe correlación

entre ambos parámetros superior al valor umbral aceptado (-0.844). Del mismo modo,

no se observa un sesgo en la dispersión de los residuales ponderados, frente a la


175


aleatoria de los residuales.

El ajustado EE-10 con el modelo de varianza interindividual y residual exponencial,

alcanza para los parámetros, la varianza interindividual y residual, estimaciones

precisas con errores estándares relativos (ERR) inferiores a los umbrales del 20% y

50%, respectivamente, excepto para los parámetros KENZ y SCp donde los errores son

superiores a los umbrales (26.60 y 31.83 %, respectivamente) (Ette, 1993). Además,

no existe correlación entre ambos parámetros superior al valor umbral aceptado 0.75.

Del mismo modo, no se observa un sesgo en la dispersión de los residuales

ponderados, frente a la predicción de la concentración de ciclofosfamida que no

proporciona una distribución aleatoria de los residuales.


alcanza para los parámetros, la varianza interindividual y residual, estimaciones

precisas con errores estándares relativos (ERR) inferiores a los umbrales del 20% y

50%, respectivamente, excepto para los parámetros KENZ y SCP, la variabilidad

interindividual de KENZ donde los errores son superiores a los umbrales (61.34, 34.18 y

68.40 %, respectivamente) (Ette, 1993). Además, no existe correlación entre ambos

parámetros superior al valor umbral aceptado 0.75. Del mismo modo, no se observa un

sesgo en la dispersión de los residuales ponderados, frente a la predicción de la

concentración de ciclofosfamida que no proporciona una distribución aleatoria de los

residuales.


alcanza para los parámetros, para la varianza interindividual y residual, estimaciones

precisas con errores estándares relativos (ERR) para los parámetros son superiores al

umbral del 20% excepto para el volumen de distribución y ERR para la varianza

interindividual es inferior al umbral del 50% excepto para el Clo (69.39%) (Ette, 1993).

Además, no existe correlación entre ambos parámetros superior al valor umbral

aceptado 0.75. Del mismo modo, no se observa un sesgo en la dispersión de los

residuales ponderados, frente a la predicción de la concentración de ciclofosfamida

que no proporciona una distribución aleatoria de los residuales.

Los modelos estructurales de los ajustados EE-9, EE-10, EE-11 y EE-12 son

considerados exactos porque MPE es menor que 15%, además las estimas de las


176

variabilidades son consideradas exactas porque MPE es menor que 15%. La precisión

de los ajustados ha sido determinada por la desviación estándar de la media del error

de predicción (Sheiner, 1981b; Faridan, 2000).

La inclusión del compartimento enzima (modelo 4, EE-9, EE-10, EE-11 y EE-12)

mejora por tener un menor AIC respecto al modelo 1 ajustado EE-3 (AIC (EE-11):-

373.459; AIC (EE-3):-346.955).

Los resultados obtenidos por Hassan y cols que demostraron como la

autoinducción de ciclofosfamida en tiempo que provoca una disminución de la

concentración plasmática podría ser explicada mediante un modelo de inducción lineal

donde ciclofosfamida estimula la formación del enzima que a su vez metaboliza a

ciclofosfamida (Hassan, 1999). En el modelo 4, se asume que la ciclofosfamida es

monocompartimental ya que el número de puntos que tenemos en fase terminal es

relativamente pequeño para poder definir 2 compartimentos. En el ajustado EE-9, la

constante de inducción estimada es muy pequeña y además existe una correlación

entre la variabilidad interindividual de KENZ y SCp (r=-0.844). En el ajustado EE-10, se

elimina la variabilidad de KENZ porque parece que no se pueden estimar ambas

variabilidades por una sobreparametrización del modelo. Sin embargo, vemos que la

KENZ estimada sigue siendo muy pequeña. En el ajustado EE-11, se estima la

variabilidad interindividual únicamente en la constante de inducción en la eliminación

enzimática y sin variabilidad interindividual en la formación enzimática, ya que al

intentar estimar diferente variabilidad interindividual para la formación y eliminación

enzimática, el valor obtenido para variabilidad interindividual para la formación era

extremadamente pequeño muy cercano a cero. De este modo el valor obtenido de KENZ

es un valor parecido al valor obtenido por Hassan. La semivida de ciclofosfamida es

menor que la semivida de enzimática de modo que la ciclofosfamida no es un factor

limitante de la actividad enzimática. En el ajustado EE-12 se intenta estimar dos vías

de eliminación una vía inducible y otra no inducible. Sin embargo esto no mejora la

estima de la KENZ.


177


0 1 2 3 4 5

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5


0 1 2 3 4 5

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5

Tiempo(h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5

Tiempo (h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Can

tidad

enz

ima

0

1

2

3

4

5





perfusión IV no alcanza un estado estacionario estable debido a la autoinducción de la

ciclofosfamida.






178

perfil medio de la población al principio se pasa por en medio de los valores pero a las

48 horas vemos que queda por debajo.

Tiempo (h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Res

idua

l (ug

/mL)

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

Tiempo (h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Res

idua

l pon

dera

do-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5


0 1 2 3 4 5

Res

idua

l (ug

/mL)

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5


0 1 2 3 4 5

Res

idua

l pon

dera

do

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

Tiempo(h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Res

idua

l pon

dera

do in

divi

dual

-1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5


0 1 2 3 4 5

Res

idua

l pon

dera

do in

divi

dual

-1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

Figura V. 27 Evolución temporal de los residuales y los residuales ponderados poblacionales e individuales y su dispersión en función de la predicción por el modelo 4 (EE-9) (Run22b.mod).


179





0 1 2 3 4 5

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5


0 1 2 3 4 5

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5

Tiempo(h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5

Tiempo (h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Can

tidad

enz

ima

0

1

2

3

4

5

Figura V. 28 Relación entre las concentraciones plasmáticas obtenidas y las predicciones poblacionales e individuales por el modelo 4 (EE-10). Superposición en la relación concentración plasmática tiempo de un individuo medio de la población obtenida con modelo 2. Superposión en la relación cantidad de enzima tiempo de un individuo medio de la población (run27.mod)


180

Tiempo (h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Res

idua

l (ug

/mL)

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

Tiempo (h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Res

idua

l pon

dera

do

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5


0 1 2 3 4 5

Res

idua

l (ug

/mL)

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5


0 1 2 3 4 5

Res

idua

l pon

dera

do

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

Tiempo(h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Res

idua

l pon

dera

do in

divi

dual

-1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5


0 1 2 3 4 5

Res

idua

l pon

dera

do in

divi

dual

-1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

Figura V. 29 Evolución temporal de los residuales y los residuales ponderados poblacionales e individuales y su dispersión en función de la predicción por el modelo 4 (EE-10) (run27.mod)





181


0 1 2 3 4 5

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5


0 1 2 3 4 5

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5

Tiempo(h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5

Tiempo (h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Can

tidad

enz

ima

0

1

2

3

4

5



ajustado EE-11 describe las concentraciones de ciclofosfamida observadas, teniendo

en cuenta que la curva de concentración plasmática tiempo tras administración en

perfusión IV no alcanza un estado estacionario estable debido a la autoinducción de la

ciclofosfamida.





perfil medio de la población describe la cantidad de enzima pasando por en medio de

los valores estimados de enzima.


182

Tiempo (h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Res

idua

l (ug

/mL)

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

Tiempo (h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Res

idua

l pon

dera

do

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5


0 1 2 3 4 5

Res

idua

l (ug

/mL)

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5


0 1 2 3 4 5

Res

idua

l pon

dera

do

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

Tiempo(h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Res

idua

l pon

dera

do in

divi

dual

-1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5


0 1 2 3 4 5

Res

idua

l pon

dera

do in

divi

dual

-1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

Figura V. 31 Evolución temporal de los residuales y los residuales ponderados poblacionales e individuales y su dispersión en función de la predicción por el modelo 4 (EE-11) (run28b.mod)





183


0 1 2 3 4 5

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5


0 1 2 3 4 5

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5

Tiempo(h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5

Tiempo (h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Can

tidad

enz

ima

0

1

2

3

4

5

Figura V. 32 Relación entre las concentraciones plasmáticas obtenidas y las predicciones poblacionales e individuales por el modelo 4 (EE-12). Superposición en la relación concentración plasmática tiempo de un individuo medio de la población obtenida con modelo 4. Superposión en la relación cantidad de enzima tiempo de un individuo medio de la población (run46a2.mod)


184

Tiempo (h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Res

idua

l (ug

/mL)

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

Tiempo (h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Res

idua

l pon

dera

do

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5


0 1 2 3 4 5

Res

idua

l (ug

/mL)

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5


0 1 2 3 4 5

Res

idua

l pon

dera

do

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

Tiempo(h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Res

idua

l pon

dera

do in

divi

dual

-3

-2

-1

0

1

2

3


0 1 2 3 4 5

Res

idua

l pon

dera

do in

divi

dual

-3

-2

-1

0

1

2

3

Figura V. 33 Evolución temporal de los residuales y los residuales ponderados poblacionales e individuales y su dispersión en función de la predicción por el modelo 4 (EE-12). (run46a2.mod)


185





CL (ETA_CL), V (ETA_V), KENZ (ETA_KENZ ) y SCp(ETA_SCp) para el modelo 4,

ajustados EE-9, EE-10, EE-11 y EE-12 se pueden observar en las siguientes figuras

V.34, V.35 y V.36 revelando una distribución alrededor de cero en los estimados de

estos parámetros.

EE-9(RUN22B)

ETA_CL

-0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.40

10

20

30

40

50

60

70

EE-9(RUN22B)

ETA_V

-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.00

10

20

30

40

50

60

70

80

EE-9(RUN22B)

ETA_KENZ

-0.006 -0.004 -0.002 0.000 0.002 0.004 0.0060

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

EE-9(RUN22B)

ETA_SCp

-2 -1 0 1 20

10

20

30

40

50

60

70

80

90

Figura V. 34 Distribución de los valores de variabilidad interindividual de los parámetros (ETA_CL, ETA_V, ETA_KENZ y ETA_SCp) para el modelo 4, ajustado EE-9.


186

EE-10(RUN27)

ETA_CL

-0.4 -0.2 0.0 0.2 0.40

10

20

30

40

50

60

70

EE-11(RUN28B)

ETA_CL

-0.4 -0.2 0.0 0.2 0.40

10

20

30

40

50

60

EE-10(RUN27)

ETA_V

-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.00

10

20

30

40

50

60

70

80

EE-11(RUN28B)

ETA_V

-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.00

20

40

60

80

100

EE-10(RUN27)

ETA_SCp

-2 -1 0 1 20

10

20

30

40

50

60

70

80

90

EE-11(RUN28B)

ETA_KENZ

-0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.60

10

20

30

40

50

60

Figura V. 35 Distribución de los valores de variabilidad interindividual de los parámetros (ETA_CL, ETA_V, ETA _ SCp y ETA _KENZ) para el modelo 4, ajustados EE-10 y EE-11.


187

EE-12(RUN46a)

ETA_CL

-4e-8 -2e-8 0 2e-8 4e-80

20

40

60

80

100

120

EE-12(RUN46a)

ETA_V

-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.00

20

40

60

80

100

EE-12(RUN46a)

ETA_CLo

-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.00

20

40

60

80

EE-12(RUN46a)

ETA_SCP

-2 -1 0 1 20

20

40

60

80

100

Figura V. 36 Distribución de los valores de variabilidad interindividual de los parámetros (ETA_CL, ETA_V, ETA_CLo y ETA_SCp) para el modelo 4, ajustado EE-12.

Se puede apreciar que la distribución de los valores de variabilidad interindividual

del aclaramiento plasmático es bimodal en todos los ajustados de este modelo 4,

excepto en el EE-12 donde al estimar dos aclaramiento inducible y no inducible hace

que el aclaramiento no sea bimodal (Figuras V.34, V.35 y V.36)

Tabla V. 16 Shrinkage_ ETA

Shrinkage_ETA

(%)

Sh_ETACL Sh_ETA_V Sh_ETAKENZ Sh_ETASCp Sh_ETACL0 EE-9 22.2 20.3 97.6 31.2 - EE-10 20.4 - 31.2 22.3 - EE-11 19.9 20.7 39.2 - -

Modelo 4

EE-12 - 20.6 - 24.1 25.6


188


distribución en los ajustados EE-9, EE-10, EE-11 y EE-12. Para SCp los valores de

shrinkage son inferiores 30% en los ajustados EE-10 y EE-12, sin embargo son

superiores para el ajustado EE-9. El valor de shrinkage para CLo es inferior a 30% en

el ajustado EE-12. Sin embargo para Kenz los valores de shrinkage son superiores

30% en los ajustados EE-9, EE-10 y EE-11 esto significa que no hay suficiente número

de muestras por paciente para caracterizar de forma individual estos parámetros

(Kalsson, 2007; Savic, 2008).

Tabla V. 17 Parámetros estadísticos de la recta de regresión entre las concentraciones plasmáticas observadas y la predicción individual de los modelos para ciclofosfamida modelo de varianza interindividual exponencial.

EE-9 (RUN22b) Coeficiente Error


95% t p

Ordenada 0.8015 0.0703 0.6632-0.9397 11.4086 <0.0001 Pendiente 0.7623 0.0206 0.7218-0.8028 37.0145 <0.0001 R* 0.9047 0.1681 0.8821-0.9232 26.1102 <0.0001 EE-10 (RUN27) Coeficiente Error


95% t p



95% t p

Ordenada 0.8538 0.0712 -1.3445-1.2757 11.9905 <0.0001 Pendiente 0.7472 0.0209 0.9588-1.0360 35.8008 <0.0001 r* 0.8988 0.1705 0.8749-0.9183 25.5595 <0.0001 EE-12 (RUN46a) Coeficiente Error


95% t p

Ordenada 0.7775 0.0686 0.6426-0.9124 11.3415 <0.0001 Pendiente 0.7683 0.0201 0.7288-0.8079 38.2355 <0.0001 r* 0.9096 0.1641 0.8888-0.9271 26.6365 <0.0001 *En este caso el estadístico de contraste es “z” no “t”

Los modelos EE-9, EE-10 y EE-12 los intervalos de confianza del 95% de la




poblacionales e individuales difiere significativamente de la línea identidad.

El modelo EE-11 los intervalos de confianza del 95% de la ordenada en el origen y

la pendiente de la recta de regresión lineal entre la concentración de ciclofosfamida y


189

las predicciones individuales, incluyen el valor 0 y 1, por tanto la relación entre la

concentración de ciclofosfamida y las predicciones poblacionales e individuales no

difiere significativamente de la línea identidad.

Los parámetros obtenidos con el modelo 5, con inducción enzimática lineal

teniendo en cuenta los metabolizadores rápidos y lentos, asumiendo dos

subpoblaciones de aclaramiento, ajustado EE-13 descrito en la tabla V.18.

Tabla V. 18 Parámetros farmacocinéticos estimados (error estándar) mediante el modelo no lineal de efectos mixtos, con un modelo de varianza interindividual exponencial modelo 5 con inducción lineal. Modelo de Hassan modificado.

Modelo 5

EE-13(run38b5) Parámetros

Parámetros (error estándar)

Intervalo de confianza 95%

CL(L/h) 1.70(0.231) 1.25-2.15

∆CL(L/h) 1.30 (0.189) 0.93-1.67

KENZ (h-1) 0.0179(0.007) 0.0042-0.0316

V(L) 23.7(2.64) 17.8-28.2

SCp(mL/µg h-1) 0.0212(0.007) 0.0075-0.0349

ωCl(%) - -

ωKENZout(%) 37.7 (27.4) -16.0-99.4

ωV(%) 46.2(25.8) -4.36-96.7

ωSCp(%) - -

σCFA (%) 49.0(2.09) 44.9-53.1

P (%) 43.1(10.2) 23.1-63.1

FMO(FOCEI) -405.862 -

MPE(%) 0.688(7.50)

MPE: Media de los errores de predicción (desviación estándar)


190

El modelo 5, ajustado EE-13 con el modelo de varianza interindividual y residual

exponencial, alcanza para los parámetros, la varianza interindividual y residual,


del 20% y 50%, respectivamente, excepto para los parámetros KENZ y SCp, la

variabilidad interindividual de KENZ donde los errores son superiores a los umbrales

(33.07, 40.45 y 52.89 %, respectivamente) (Ette, 1993). No existe correlación entre

ambos parámetros superior al valor umbral aceptado 0.75. Del mismo modo, no se

observa un sesgo en la dispersión de los residuales ponderados, frente a la predicción

de la concentración de ciclofosfamida que proporciona una distribución aleatoria de los

residuales. El modelo estructural EE-5 es considerado exacto porque MPE es menor

que 15%, además las estimas de las variabilidades son consideradas exactas porque

MPE es menor que 15%. La precisión del ajustado ha sido determinada por la

desviación estándar de la media del error de predicción (Sheiner, 1981b; Faridan,

2000).

La inclusión del compartimento enzima (modelo 5, EE-13) mejora de forma

significativa el ajustado de los datos experimentales, respecto al modelo 4 ajustado

EE-11 (AIC (EE-13):-387.862; AIC (EE-11):-373.459).


191


0 1 2 3 4 5

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5


0 1 2 3 4 5

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5

Tiempo(h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5

6

CLsubpob1=1.7 L\hCLsubpob2=3.0 L\h

Tiempo (h)

0 24 48 72 96 120

Can

tidad

enz

ima

0

1

2

3

4

5

CLsubpob1=1.7 L\hCLsubpob2=3.0 L\h

Figura V. 37 Relación entre las concentraciones plasmáticas obtenidas y las predicciones poblacionales e individuales por el modelo 5 para las dos subpoblaciones con aclaramiento 1.7 y 3.0 L/h (EE-13). Superposición en la relación concentración plasmática tiempo de un individuo medio de la población obtenida con modelo 5. Superposión en la relación cantidad de enzima tiempo de un individuo medio de la población (run38b5.mod)


192

Tiempo (h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Res

idua

l (ug

/mL)

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

Tiempo (h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Res

idua

l pon

dera

do

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5


0 1 2 3 4 5

Res

idua

l (ug

/mL)

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5


0 1 2 3 4 5

Res

idua

l pon

dera

do

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

Tiempo(h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Res

idua

l pon

dera

do in

divi

dual

-3

-2

-1

0

1

2

3


0 1 2 3 4 5

Res

idua

l pon

dera

do in

divi

dual

-3

-2

-1

0

1

2

3

Figura V. 38 Evolución temporal de los residuales y los residuales ponderados poblacionales e individuales y su dispersión en función de la predicción por el modelo 5 para las dos subpoblaciones con aclaramiento 1.7 y 3.0 L/h (EE-13) (run38b5.mod).


193

Se observa que el perfil de un individuo medio de cada subpoblación obtenido con

el ajustado EE-13 describe las concentraciones de ciclofosfamida observadas para

pacientes con aclaramiento más bajo y por tanto niveles más altos y también las

pacientes con aclaramiento mayor que hace que los niveles sen más bajos. Además

cada curva es capaz de describir la autoinducción de la ciclofosfamida.


inicialmente tiene un valor 1 (Enz basal). Vemos como cuando la ciclofosfamida esta

presente en el organismo estimula la producción de enzima. El perfil medio de las

subpoblación describe la cantidad de enzima pasando por en medio de los valores

estimados de enzima para cada subpoblación.



aleatoria de los residuales.

Las distribuciones de los valores de variabilidad interindividual de los parámetros V

(ETA_V) y KENZ (ETA_KENZ) para el modelo 5, ajustado EE-13 se puede observar en la

siguiente figura V.39. revelando una distribución alrededor de cero en los estimados de

estos parámetros.


194

EE-13(RUN38b5)

ETA_V

-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.00

20

40

60

80

100

120

EE-13(RUN38b5)

ETA_KENZ

-0.75 -0.50 -0.25 0.00 0.25 0.50 0.750

20

40

60

80

Figura V. 39 Distribución de los valores de variabilidad interindividual de los parámetros V y KENZ (ETA_V, ETA_KENZ) para el modelo 5, ajustado EE-13.

Tabla V. 19 .Shrinkage_ETA

Shrinkage_ETA

(%)

Sh_ETAV Sh_ETAKENZ

Modelo 5 EE-13 20.8 23.5

Los valores de shrinkage son inferiores 30% para el volumen de distribución y

Kenz significa que existen suficientes muestras por paciente para caracterizar de forma

individual los parámetros en cuestión (Karlsson, 2007; Savic, 2008).


195

En el modelo 5, ajustado EE-13 (run38b5.mod) no fue posible la incorporación

simultánea un parámetro de efecto aleatorio para describir la evolución temporal del

aclaramiento plasmático. En efecto, cuando se incorporaban la variabilidad, el modelo

se encontraba sobreparametrizado y la estimación de un parámetro de variabilidad

interindividual era tan próxima a 0 que obligaba a su eliminación del modelo. Además,

la precisión de la estimación resultaba muy inestable. La variabilidad interindividual fue

posible estimarla para KENZ y V.


EE-13 (RUN38b5)

Coeficiente Error estándar

Intervalo de confianza 95%

t p

Ordenada -0.1955 0.1021 `-0.3963-0.0053 -1.9154 0.0564 Pendiente 1.0571 0.0300 0.9981-1.1160 35.2663 <0.0001 r* 0.8961 0.2219 0.8716-0.9161 25.3592 <0.0001 *En este caso el estadístico de contraste es “z” no “t”

Con el modelo EE-13 los intervalos de confianza del 95% de la ordenada en el

origen y la pendiente de la recta de regresión lineal entre la concentración de

ciclofosfamida y las predicciones individuales, incluyen el valor 0 y 1, por tanto la

relación entre la concentración de ciclofosfamida y las predicciones poblacionales e

individuales no difiere significativamente de la línea identidad.

En las figuras V.40 a la V.48. se presenta la evolución temporal de las

concentraciones plasmáticas de ciclofosfamida (observaciones) y predicciones

poblacionales (PRED) e individuales (IPRED) de las concentraciones de ciclofosfamida

estimados mediante el modelo 5 ajustado EE-13 para las 52 pacientes.


196

Paciente 1

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5ObservacionesIPREDPRED

Paciente 2

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4


Paciente 5

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5Observaciones IPRED PRED

Paciente 6

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5 ObservacionesIPREDPRED

Paciente 7

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5

ObservacionesIPREDPRED

Paciente 8

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5


Figura V. 40 Evolución temporal de las concentraciones plasmáticas de ciclofosfamida (µg/mL) en función de las predicciones poblacionales (PRED) e individuales (IPRED) obtenidos con el modelo 5 ajustado 13 (run38b5.mod).


197

Paciente 10

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5


Paciente 11

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120Lo

g co

ncen

traci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

1

2

3

4


Paciente 12

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4


Paciente 13

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4


Paciente 14

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5


Paciente 15

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4




198

Paciente 16

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4


Paciente 17

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5


Paciente 18

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5


Paciente 20

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5


Paciente 21

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4


Paciente 22

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5Observaciones IPREDPRED



199

Paciente 23

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4


Paciente 24

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120Lo

g co

ncen

traci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

1

2

3

4

5 ObsrevacionesIPREDPRED

Paciente 25

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5


Paciente 26

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4


Paciente 28

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4


Paciente 29

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4




200

Paciente 30

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4


Paciente 31

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120Lo

g co

ncen

traci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)0

1

2

3

4


Paciente 32

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5O bservacionesIPREDPRED

Paciente 33

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4


Paciente 34

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5


Paciente 35

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5ObservacionesIPRED PRED



201

Paciente 36

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4


Paciente 37

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5


Paciente 38

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5


Paciente 39

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5


Paciente 40

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5


Paciente 41

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4




202

Paciente 42

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5


Paciente 43

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5


Paciente 44

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4


Paciente 45

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5


Paciente 46

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4


Paciente 48

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5Observaciones IPREDPRED



203

Paciente 49

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4


Paciente 50

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4


Paciente 51

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4


Paciente 52

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4


Paciente 53

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4


Paciente 54

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4




204

Paciente 56

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4


Paciente 57

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120Lo

g co

ncen

traci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)0

1

2

3

4

5


Paciente 59

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5


Paciente 60

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

de

cicl

ofos

fam

ida

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5




205

En la figura V.49 se presenta a modo de ejemplo dos pacientes de cada una de las

subpoblaciones, la paciente 43 perteneciente a la subpoblación con aclaramiento

plasmático 3 L/h y por lo tanto tiene niveles más bajos. La paciente 23 perteneciente a

la subpoblación con aclaramiento plasmático 1.7 L/h, tiene niveles más altos. En el

Anexo 7, se presenta la evolución temporal de las concentraciones plasmáticas de

ciclofosfamida para cada paciente y en el Anexo 8, se describe a que subpoblación

pertenece cada paciente.

Paciente 43

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 23

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Figura V. 49 Evolución temporal de las concentraciones plasmáticas de ciclofosfamida en función de las predicciones poblacionales (PRED) e individuales (IPRED) obtenidos con el modelo 5 ajustado 13 para cada paciente (run38b5.mod).

En la figura V.50 se presenta la superposición de evolución temporal de las

concentraciones plasmáticas de ciclofosfamida (µg/mL), de las predicciones

poblacionales (PRED) e individuales (IPRED) de las concentraciones de ciclofosfamida

obtenidos con el modelo 5 ajustado EE-13 para las 52 pacientes respecto al tiempo.

Se puede observar como están divididas las dos subpoblaciones tanto en las

predicciones poblacionales como individuales. En el Anexo 8, se describe a que

subpoblación pertenece cada paciente.


206

1.5

2.0

2.5

3.0

3.5

4.0

0 20 40 60 80 100

DV vs TIME

1

1

112

2 2 2

2

2

5

55

5

6 6

6

6

7

7

7

7

7

8 88

8

10

1010

10 10

1011

1111 11

1111

1212

12 1212

12

13

13

1313

14

14 1414

14

15

1515 15 15

15

15

16

16

16

16

16

16

17

17

17

17

1718

18 1818 18

18

1820

20

20

2020 20

2021

2121 21

2121

2122

22

2222

2222

22

23

23 23

23

2323

2324

2424 24 2424

24

2525

25

2525

2526

26

2626

26

2626

28

28

28

28

29

29

2929

29

30

30 30

303030

31

3131

31313131

3232 32 32 32

32

32

33

33 33 3334

34 34 34

34

3434

3535

3535

36

36

3636 3636

36

37

3737

37

3838

3838

38

3838

39

39 39

39 393939

40 4040 40

40

40

41

41

41 41 414141

42

42

42

42

42

42

43

43

43 43

43

44

44

4444

44

44

45

45

45

45

454546

46

46 46

4646

46

48

48

484848

48

49

4949

49 49495050

50

50505051

5151

51

51

52

5252

52 5252

52

53

5353

535353

53

54

54

5454

5454

56

5656

5656

56

57

57

5757

57

57

59

59

59

59 59

5959

6060

6060

60

60

0 20 40 60 80 100

IPRE vs TIME

11 1 1

2 2 2 2

2

2

5 55 5

66

6

6

7 77

7

7

8 8 8 8

10

10 1010 10

10

11

1111

11 1111

12 12 12 12

12

12

13

13

1313

14

14 1414 1415

1515 15 15

15

15

1616

16 1616

16

1717

1717 1718

18 18 1818

18

18

20

20 2020 20

20

20

21

21 21 212121

21

22

2222

22 22

22

22

23

23

2323 23

23

2324

2424

24 2424

24

25

25 252525

2526

26 26 26 26

26

26

28

2828

28

29

29

29 2929

30

3030

30 3030

31

3131

31 313131

32

32 3232

32323233

33 33

33

34

34 3434 343434

35 35 3535

36

36 3636 363636

3737

37

37

3838 38

38 383838

39

3939

39 393939

40 4040 4040

4041

41

41 41

414141

42

42 4242 42

42

43

43

43

43

43

4444 44

4444

44

45

4545 45 45

4546

46 46

464646

46

4848

48

4848

48

4949

49

49 494950

50 5050

5050

5151

51 51

51

52

5252

52 525252

53

53 53 53535353

54

54 54 545454

56

56 56

565656

57

57

57

57 5757

59

59 5959

5959

59

6060 60 60

6060

0 20 40 60 80 100

PRED vs TIME

1 1 1 1

22

2 22

2

5 55 5

6 6

6

6

7 7 77

7

88 8 8

10

10 1010 10

10

11

11 1111 1111

1212 12 12

12

12

13

13

13

13

14

1414 14 14

15

1515 15 15

15

15

1616 16 1616

1617

1717 17 17

18

1818 18

18

18

18

20

2020 20 20

20

20

21

2121 21

2121

21

22

2222 22 22

22

22

23

23 2323 23

23

23

24

2424 24 24

24

24

25

2525

2525

25

26

2626 26 26

26

26

28

2828

28

29

2929 29

2930

30 30

30 303031

31 31

31 313131

32

32 3232

323232

33

3333

33

34

34 3434 343434

35 35 3535

36

36 36

36 363636

3737

37

3738

38 3838 383838

39

39 3939

39393940

4040 4040

40

41

41

4141

41414142

42 4242 42

42

43

43

43

43

43

44 44 444444

4445

45 4545

4545

46

46 46

46 464646

4848

48

4848

48

4949

49

49 4949

50

50 5050 50

5051

51 51 51

51

52

5252 52 52

5252

53

5353 53

53535354

54 54 545454

56

56 56

565656

57

57 57

575757

59

59 5959 59

59

59

6060 60

6060

60

TIME

Pre

dict

ions

Prediction vs the independent variable (run 38b5)

Figura V. 50 Evolución temporal de superposición de las concentraciones plasmáticas de ciclofosfamida de las predicciones poblacionales (PRED) e individuales (IPRED) obtenidos con el modelo 5 ajustado 13 para cada paciente respecto al tiempo.

En la figura V.51 se presenta la relación entre los valores de variabilidad

interindividual de los parámetros obtenidos con el modelo 5 ajustado EE-13. Donde

ETA1 y ETA2 corresponden a los valores de variabilidad interindividual de los

parámetros KENZ y V, respectivamente.


207

5 10 15 20

20 25 30 35

20

25

30

35

5

10

15

20TIME

-0.8 -0.6 -0.4 -0.2

0.0 0.2 0.4 0.6

0.0

0.2

0.4

0.6

-0.8

-0.6

-0.4

-0.2ETA1

-1.0 -0.5 0.0

0.0 0.5 1.0

0.0

0.5

1.0

-1.0

-0.5

0.0ETA2

Scatterplot matrix of the parameters (run 38b5)

Figura V. 51 Relación entre los valores de variabilidad interindividual de los parámetros obtenidos con el modelo 5 ajustado 13 (run38b5.mod).


208

La tabla V. 21 es un resumen de número de parámetros, método de estimación, FMO

y AIC para poder comparar los modelos entre si.

Tabla V. 21. Resumen de la FMO y los AIC para cada modelo.

N parámetros Met estimación FMO AIC EE-1 5 FO 1739.946 ´-

EE-2 5 FOCEI -361.667 - Modelo 1

EE-3 5 FOCEI -356.955 -346.955

EE-4 9 FOCEI -391.186 - Modelo 2

EE-5 7 FOCEI -391.124 -377.124

EE-6 9 FOCEI -391.225 -

EE-7 7 FOCEI -391.151 -377.151 Modelo 3

EE-8 8 FOCEI -393.762 -

EE-9 9 FOCEI -389.476 -

EE-10 8 FOCEI -389.459 -

EE-11 8 FOCEI -389.982 -373.459 Modelo 4

EE-12 9 FOCEI -391.422 -

Modelo 5 EE-13 9 FOCEI -405.862 -387.862

En definitiva, considerando globalmente toda esta información el mejor ajuste de

los datos experimentales en los modelos estudiados se obtiene con el modelo 5

ajustado EE-13 caracterizado como modelo farmacoestadístico final. En primer

lugar, con este modelo se alcanza el menor valor de función mínima objetivo. Además,

el EER de estimación de los parámetros de efecto fijo y efecto aleatorio no superan al

valor umbral del 20 y 50%, respectivamente. El análisis del gráfico de dispersión de los

residuales ponderados frente a la predicción hecha por el modelo poblacional y el

gráfico de distribución de los residuales ponderados frente al tiempo para de

ciclofosfamida, sugieren la ausencia de sesgo sistemático en el modelo. Además, en la

tabla V.20. el análisis de regresión entre las concentraciones plasmáticas y las

predicciones individuales con el modelo 5 ajustado EE-13 con un modelo de varianza

residual e interindividual exponencial confirman la ausencia de un sesgo sistemático

respecto a la línea identidad de los valores medios de las predicciones individuales

realizadas con este modelo. Los parámetros farmacocinéticos poblacionales de

ciclofosfamida, estimados mediante el modelo no lineal de efectos mixtos, son el

volumen de distribución 23.7 L (IC95% 17.8 a 28.2), aclaramiento plasmático 1.7

(IC95%: 1.25 a 2.15 L/h) y incremento del aclaramiento plasmático 1.3 L/h (IC95%:


209

0.93 a 1.67 L/h) que diferencia a las dos subpoblaciones, constante de inducción KENZ

0.0179 h-1 (IC95%: 0.0042 a 0.0316 h-1) y la pendiente SCp 0.0212 mL/µg·h-1 (IC95%:

0.0075 a 0.0349 mL/µg·h-1). La proporción de pacientes pertenecientes a cada

subpoblación es 43.1% (IC95%: 23.1 a 63.1%). Es el modelo con AIC menor (tabla

V.21).

En este punto se considera el modelo 5, ajustado EE-13 como modelo

farmacoestadístico final. Además describir mejor las concentraciones plasmáticas y

explica mejor la autoinducción de la ciclofosfamida. La constante de eliminación del

enzima alcanza las características aparentes por cuanto que existen diversos

isoenzimas encargados de metabolizar la ciclofosfamida y distintos medicamentos que

administrados concomitantemente provocan alteraciones del patrón metabólico de

ciclofosfamida. Desde el punto de vista farmacogenómico, la existencia de diversos

isoenzimas encargados de metabolizar la ciclofosfamida sugiere la posibilidad de

identificar diferentes subpoblaciones de pacientes en cuanto a su perfil de

autoinducción. Por otra parte, las interacciones farmacológicas condicionan la validez

externa de los parámetros farmacocinéticos obtenidos. Con nuestro modelo somos

capaces de diferenciar dos subpoblaciones con diferente aclaramiento, una

subpoblación con un aclaramiento de 1.7 L/h que corresponde al 43.1 % de la

población y la otra subpoblación con un aclaramiento de 3.0 L/h que corresponde al

56.9 % de la población. De manera que en nuestra población existe una proporción de

pacientes con un aclaramiento mayor.

Por tanto, el modelo 5 ajustado EE-13 con variabilidad interindividual exponencial

sería el modelo utilizado para la exploración de las covariables.

V.3.1.2. Exploración de las covariables

Exploración de las covariables predictoras comienza mediante la estimación

los valores de variabilidad interindividual de los parámetros farmacocinéticos y el

análisis exploratorio de las potenciales relaciones entre las covariables predictoras y

cada uno de los parámetros farmacocinéticos. Así, se analizó la posible influencia de

variables predictoras como la edad (AGE), el peso (PE), la fracción de eyección

ventricular (FE). Además, al ingreso hospitalario se consideraron la creatinina sérica


210

(CR), las proteínas totales (PR), las enzimas hepáticos: AST (GO), ALT (GP), relación

ALAT/ASAT (AS), GGT (GT) y LDH (LD), así como la hemoglobina (HB), las plaquetas

(PL), la hemoglobina (HG), el tiempo de protrombina (TP), el tiempo protrombina

parcial activada (TTPA), el fibrinógeno (FI) y bilirubina (BI). Además también se tuvo en

cuenta la administración de antagonistas 5-TH3 (AE) (Anexo 8. Covariables).

Se exploró la distribución de los valores de variabilidad interindividual de los

parámetros obtenidos por el modelo 5 (ajustado EE-13) vs. las covariables

identificadas como posible influencia de variables predictoras. En las Figuras V.48. a la

V.53., se representan los valores individuales de los parámetros farmacocinéticos (la

línea de tendencia debería ser horizontal sino hubiese ninguna correlación).

El análisis gráfico y exploratorio permitió ver influencia entre las covariables

predictoras y ETA_KENZ (ETA1) para la edad (AG), la relación ALAT/ASAT (AS), la

hemoglobina (HG), ALAT (GP), peso (PE), TTPA (TA), LDH (LD), ASAT (GO) y las

proteínas totales (PR). Con la técnica estadística GAM, la discriminación entre

modelos llevada a cabo mediante la comparación del criterio de información de Akaike

determino que ninguna de las covariables analizadas eran susceptibles de ser

incluidas en el modelo poblacional.

El análisis gráfico y exploratorio permitió ver influencia entre las covariables

predictoras y ETA_V (ETA2) para a la fracción de eyección (FE), la relación

ALAT/ASAT (AS), la administración de antagonistas 5-HT3 (AE), TTPA (TA), la LDH

(LD), el tiempo de protrombina (TP) y ASAT (GO). Con la técnica estadística GAM, la

discriminación entre modelos llevada a cabo mediante la comparación del criterio de

información de Akaike determino que las covariables susceptibles de ser incluidas en

el modelo poblacional la administración de antagonistas 5-HT3, ALAT (GP) y proteínas

totales.


211

0

1

-0.1 0.0 0.1 0.2

12567 8

10

11 12

13

14 1516

17 1820 212223 24 25 2628 293031 323334 35 3637 38 39 404142

43 44 454648

4950515253 54

56 57 5960

ETA1

AE

-0.10.00.10.2

20 40 60

1256

7

8

1011

12

13 14

15

1617

18

20

21

22

23

24

25

26

28

29

30 31

32 33

34

35 36

37 38

39

40 41

4243

4445

4648

49 50

51

52535456

57

5960

GP

ETA1

-0.10.00.10.2

1 2 3 4 5 6

1 256

7

8

1011

12

1314

15

1617

18

20

21

22

23

24

25

26

28

29

3031

32 33

34

35 36

37 38

39

40 41

4243

4445

4648

49 50

51

52535456

57

5960

AS

ETA1

-0.10.00.10.2

150 155 160 165

1 25 6

7

8

1011

12

1314

15

1617

18

20

21

22

23

24

25

26

28

29

3031

32 33

34

3536

3738

39

4041

4243

4445

4648

49 50

51

52535456

57

59 60

HGET

A1

-0.10.00.10.2

0.4 0.5 0.6 0.7 0.8

1 25 6

7

810

11

12

13 14

15

16 17

18

20

21

22

23

24

25

26

28

29

30 31

32 33

34

3536

37 38

39

4041

4243

4445

4648

4950

51

525354 56

57

5960

FE

ETA1

-0.10.00.10.2

30 35 40 45 50 55 60

1 256

7

810

11

12

1314

15

16 17

18

20

21

22

23

24

25

26

28

29

30 31

32 33

34

35 36

3738

39

40 41

4243

4445

4648

49 50

51

52 5354 56

57

5960

AG

ETA1

Parameters vs covariates (run 38b5)

Figura V. 52 Relación de los valores de variabilidad interindividual de los parámetros KENZ (ETA1) vs. las covariables FE, AG, AS, HG, AE y GP para el modelo 5, ajustado EE-13.

-0.10.00.10.2

0 20 40 60 80

125 6

7

8

1011

12

13 14

15

1617

18

20

21

22

23

24

25

26

28

29

3031

3233

34

3536

3738

39

4041

4243

4445

4648

4950

51

52 535456

57

5960

TA

ETA

1

-0.10.00.10.2

2 3 4 5 6 7 8

1 25 6

7

8

1011

12

1314

15

1617

18

20

21

22

23

24

25

26

28

29

3031

32 33

34

35 36

3738

39

4041

4243

4445

4648

49 50

51

52 5354 5657

59 60

FI

ETA

1

-0.10.00.10.2

0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

1256

7

8

1011

12

1314

15

16 17

18

20

21

22

23

24

25

26

28

29

3031

3233

34

3536

37 38

39

40 41

4243

4445

4648

4950

51

5253545657

59 60

BI

ETA1

-0.10.00.10.2

50 60 70 80 90 100

1 256

7

8

1011

12

13 14

15

1617

18

20

21

22

23

24

25

26

28

29

30 31

32 33

34

3536

3738

39

40 41

4243

4445

4648

49 50

51

52 5354 56

57

5960

PE

ETA1

-0.10.00.10.2

8 9 10 11 12 13

1256

7

8

1011

12

1314

15

16 17

18

20

21

22

23

24

25

26

28

29

30 31

3233

34

3536

3738

39

40 41

4243

4445

46484950

51

52535456

57

5960

HB

ETA1

-0.10.00.10.2

0 100000 300000 500000

1 25 67

8

1011

12

1314

15

1617

18

20

21

22

23

24

25

26

28

29

3031

32 33

34

35 36

37 38

39

4041

4243

4445

4648

4950

51

525354 56

57

59 60

PL

ETA1


Figura V. 53 Relación de los valores de variabilidad interindividual de los parámetros KENZ (ETA1) vs. las covariables HB, PL, BI, PE, TA y FI para el modelo 5, ajustado EE-13.


212

-0.10.00.10.2

10 11 12 13

125 6

7

8

1011

12

13 14

15

16 17

18

20

21

22

23

24

25

26

28

29

3031

3233

34

35 36

3738

39

4041

4243

4445

4648

4950

51

52 5354 56

57

59 60

TP

ETA1

-0.10.00.10.2

5.5 6.0 6.5 7.0 7.5 8.0

1256

7

8

1011

12

1314

15

16 17

18

20

21

22

23

24

25

26

28

29

3031

3233

34

3536

37 38

39

40 41

4243

4445

4648

49 50

51

525354 5657

5960

PR

ETA1

-0.10.00.10.2

0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0

1 256

7

8

1011

12

1314

15

1617

18

20

21

22

23

24

25

26

28

29

30 31

3233

34

35 36

37 38

39

40 41

4243

4445

4648

4950

51

52535456

57

5960

CR

ETA1

-0.10.00.10.2

10 20 30 40 50 60

1256

7

8

1011

12

13 14

15

16 17

18

20

21

22

23

24

25

26

28

29

30 31

32 33

34

3536

37 38

39

4041

4243

4445

4648

49 50

51

52 535456

57

59 60

GOET

A1

-0.10.00.10.2

100 200 300 400 500 600 700

1 256

7

8

1011

12

13 14

15

16 17

18

20

21

22

23

24

25

26

28

29

30 31

32 33

34

35 36

37 38

39

40 41

4243

4445

4648

49 50

51

52 5354 56

57

5960

LD

ETA1

-0.10.00.10.2

20 40 60 80

1256

7

8

1011

12

13 14

15

16 17

18

20

21

22

23

24

25

26

28

29

30 31

32 33

34

3536

37 38

39

4041

4243

4445

4648

4950

51

52 5354 56

57

5960

GT

ETA1


Figura V. 54 Relación de los valores de variabilidad interindividual de los parámetros KENZ (ETA1) vs. las covariables LD, GT, CR, GO, TP y PR para el modelo 5, ajustado EE-13.

0

1

-0.1 0.0 0.1 0.2

12 56 7 8

10

11 12

13

141516

17 1820212223 24 25 2628 29303132 3334353637 38 39404142

434445 46 48

4950 5152 53 54

56 575960

ETA2

AE

-0.10.00.10.2

20 40 60

1

2

567

810 11

12

13 1415

1617

18 20 21

2223

2425 26

28

29

30 31 323334 35 36

37 383940 41

42 434445

46 4849 50

51

5253 54

5657 59

60

GP

ETA2

-0.10.00.10.2

1 2 3 4 5 6

1

2

56 7

810 11

12

131415

1617

18 2021

2223

242526

28

29

3031 32 3334 35 3637 38

3940 4142 4344

454648

49 50

51

5253 54

5657 59

60

AS

ETA

2

-0.10.00.10.2

150 155 160 165

1

2

56 7

810 11

12

131415

1617

182021

2223

2425 26

28

29

303132 33 34 35363738

39 4041424344

454648

49 50

51

5253 54

565759

60

HG

ETA

2

-0.10.00.10.2

0.4 0.5 0.6 0.7 0.8

1

2

56

78 1011

12

13 1415

1617

1820 21

2223

242526

28

29

30 3132 3334353637 38

39 404142 4344

4546 48

4950

51

5253 54

565759

60

FE

ETA

2

-0.10.00.10.2

30 35 40 45 50 55 60

1

2

56

7 8 1011

12

131415

1617

18 2021

22 23

24 2526

28

29

30 3132 333435 363738

3940 41424344

4546 48

49 50

51

52 5354

5657 59

60

AG

ETA

2


Figura V. 55 Relación de los valores de variabilidad interindividual de los parámetros V (ETA2) vs. las covariables FE, AG, AS, HG, AE y GP para el modelo 5, ajustado EE-13.


213

-0.10.00.10.2

0 20 40 60 80

1

2

56 7810 11

12

13 14151617

1820 21

2223

24 2526

28

29

30313233 3435363738

39404142 4344

454648

4950

51

52 5354

565759

60

TA

ETA

2

-0.10.00.10.2

2 3 4 5 6 7 8

1

2

567 810 11

12

1314151617

1820 21

22 23

242526

28

29

303132 333435 363738

3940414243 44

454648

49 50

51

52 5354

5657 59

60

FI

ETA

2

-0.10.00.10.2

0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

1

2

567 8 1011

12

13141516 17

182021

2223

2425 26

28

29

30313233 343536 37 383940 414243 44

454648

4950

51

5253 54

565759

60

BI

ETA2

-0.10.00.10.2

50 60 70 80 90 100

1

2

567 810 11

12

13 1415 1617

1820 21

22 23

242526

28

29

30 3132 3334 3536 37383940 41

42 434445

46 4849 50

51

52 5354

5657 59

60

PEET

A2

-0.10.00.10.2

8 9 10 11 12 13

1

2

567 81011

12

131415

16 17

1820 21

22 23

2425 26

28

29

30 313233 343536 373839 40 41

4243444546 48

4950

51

5253 54

5657 59

60

HB

ETA

2

-0.10.00.10.2

0 100000 300000 500000

1

2

567 810 11

12

131415

1617

18 2021

2223

242526

28

29

303132 333435 3637 38394041

42 43444546 48

4950

51

525354

5657 59

60

PL

ETA

2


Figura V. 56 Relación de los valores de variabilidad interindividual de los parámetros V (ETA2) vs. las covariables HB, PL, BI, PE, TA y FI para el modelo 5, ajustado EE-13.

-0.10.00.10.2

10 11 12 13

1

2

56

7810 11

12

13 1415

1617

1820 21

2223

24 2526

28

29

30313233 34 35 363738

39 4041424344

4546 48

4950

51

52 5354

565759

60

TP

ETA

2

-0.10.00.10.2

5.5 6.0 6.5 7.0 7.5 8.0

1

2

56

7 81011

12

131415

1617

1820 21

22 23

2425 26

28

29

3031 3233 34353637 38

3940 4142 4344

454648

49 50

51

525354

5657 59

60

PR

ETA

2

-0.10.00.10.2

0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0

1

2

567 810 11

12

131415

1617

182021

2223

242526

28

29

30 313233 3435 3637 38

3940 41424344

454648

4950

51

525354

565759

60

CR

ETA

2

-0.10.00.10.2

10 20 30 40 50 60

1

2

567 81011

12

13 1415

1617

1820 21

2223

242526

28

29

30 3132 33 34353637 38

39 404142 43 44

4546 48

49 50

51

52 5354

5657 59

60

GO

ETA

2

-0.10.00.10.2

100 200 300 400 500 600 700

1

2

56

7 810 11

12

13 141516

17

18 2021

2223

242526

28

29

30 31323334 35 36

37 383940 41

42 43 4445

46 4849 50

51

52 5354

5657 59

60

LD

ETA

2

-0.10.00.10.2

20 40 60 80

1

2

56

7 81011

12

13 141516

17

1820 21

2223

242526

28

29

30 313233 343536

37 38394041

42 434445

46 484950

51

52 5354

5657 59

60

GT

ETA

2


Figura V. 57 Relación de los valores de variabilidad interindividual de los parámetros V (ETA2) vs. las covariables LD, GT, CR, GO, TP y PR para el modelo 5, ajustado EE-13.


214

La identificación de covariables predictoras será útil para la monitorización de las

concentraciones plasmáticas de ciclofosfamida y ajuste individualizado de dosis. En la

presente memoria, solo se ha realizado un análisis exploratorio.

Estas covariables intentarían explicar una parte de la variabilidad del valor

plasmático de la lactato deshidrogenasa, como el tiempo de protrombina, TTPA, ALT

(GP), relación ALAT/ASAT son indicadores de funcionalidad hepática. Por otra parte, la

interacción entre ciclofosfamida y ondansetrón ha sido confirmada por Gilbert y cols

(1998). Estos autores concluyen que la administración concomitante de ondansetrón

altera la exposición sistémica a ciclofosfamida. Sin embargo, el impacto real de la

interacción farmacocinética sobre la efectividad antiemética del ondansetrón no fue

evaluada explícitamente por que el grupo control no recibía tratamiento con otro

antagonista 5-HT3. Sobre la lactato deshidrogenasa hay diferentes publicaciones en

otros cánceres donde relacionan niveles altos LDH (> 240 U/L) antes del tratamiento

indican un alto riesgo de recurrencia y baja efectividad al tratamiento (Stokkel, 1997;

Vitolo, 1997; Byhardt, 1986). En 28 pacientes de la presente Memoria tiene niveles por

debajo 240 U/L (39-230 U/L) y 24 pacientes tienen niveles LDH mayores que 240 U/L

(241-687 U/L).

Aproximadamente el 20% de ciclofosfamida se une a las proteínas plasmáticas y a las

dosis utilizadas en la práctica clínica diaria no existe evidencia de tratarse de un

proceso saturable o dosis-dependiente. Los metabolitos del profármaco se unen en

mayor proporción a las proteínas plasmáticas, pero ninguno de ellos supera el umbral

del 70%.

V.3.1.3. El efecto de la concentración de ciclofosfamida sobre su

autoinducción

Con el fin de comprobar el efecto de la concentración de ciclofosfamida sobre su

autoinducción con el modelo final (run38b5), se comparó sobre un individuo tipo, el

efecto de las diferentes dosis sobre la cinética de ciclofosfamida. Se simuló (en base a

los parámetros obtenidos en el modelo farmacoestadístico final) el perfil cinético de un


215

individuo tipo administrado con una perfusión continua durante 96 horas en un rango

de dosis desde 2000 mg a 20000 mg. Donde se puede observar en la figura V.58. que

la autoinducción es más evidente cuando los niveles de ciclofosfamida son más

elevados a dosis más altas.

CL=1.7 L/h

2D Graph 1

Time(h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

ml)

1

2

3

4

5

Dosis:2000mgDosis:4000mgDosis:6000mgDosis:8000mgDosis:10000mgDosis:12000mg Dosis:14000mgDosis:16000mgDosis:18000mgDosis:20000mg

CL=3 L/h

2D Graph 1

Time(h)

0 20 40 60 80 100 120

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

ml)

1

2

3

4

5


2D Graph 1

Time(h)

0 20 40 60 80 100 120

Can

tidad

de

enzi

ma

0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

1.6

1.8

2.0

2.2


2D Graph 1

Time(h)

0 20 40 60 80 100 120

Can

tidad

de

enzi

ma

0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

1.6

1.8

2.0


Figura V. 58 Evolución temporal de la superposición de las concentraciones plasmáticas de ciclofosfamida obtenidas de simulaciones a diferentes dosis. Evolución temporal de la superposición de la cantidad de enzima obtenida de simulaciones a diferentes dosis.


216

Tabla V. 22 Parámetros obtenido por WinNonlin para subpoblación CL=1.7 L/h.

Dosis (mg) Tmax (h) Cmax

(µg/mL) AUCt

(h·µg/mL) AUC

(h·µg/mL) 2000 44 2.40 242.7 245.6 4000 36 3.03 313.9 322.1 6000 36 3.40 352.5 362.4 8000 30 3.65 378.1 388.2 10000 30 3.84 397.1 406.8 12000 30 4.00 411.7 420.7 14000 24 4.12 425.7 426.7 16000 24 4.24 435.3 435.8 18000 24 4.34 443.6 443.7 20000 22 4.43 449.9 455.5

Tabla V. 23 Parámetros obtenido por WinNonlin para subpoblación CL=3.0 L/h.

Dosis (mg) Tmax (h) Cmax

(µg/mL) AUCt

(h·µg/mL) AUC

(h·µg/mL) 2000 36 1.89 179.4 184.8 4000 30 2.55 248.3 250.5 6000 22 2.92 286.8 290.8 8000 22 3.19 312.9 317.9 10000 22 3.39 332.5 337.9 12000 24 3.56 356.5 362.1 14000 22 3.70 360.5 366.0 16000 22 3.81 371.1 376.5 18000 22 3.92 380.3 385.5 20000 16 4.01 388.4 393.3

La tabla V.22 presenta los resultados de la comparación entre la dosis, Cmax y el

área bajo la curva (AUC, AUCt) mediante el análisis de regresión para la subpoblación

de aclaramiento plasmático 1.7L/h. En la tabla V.23 se presenta la comparación entre

la comparación entre la dosis, Cmax y el área bajo la curva (AUC, AUCt) mediante el

análisis de regresión para la subpoblación de aclaración plasmático 1.7L/h (Smith,

2000).


217

Tabla V. 24 Análisis de regresión entre la dosis, Cmax y el área bajo la curva (AUC, AUCt) para la subpoblación con aclaramiento plasmático 1.7L/h.

n Coeficiente Exponente Parámetro Estima IC95% Estima IC95%

Cmax 10 -0.4607 -0.5524 -0.3691 0.2597 0.2366 0.2828 AUCt 10 1.5489 1.4195 1.6784 0.2603 0.2277 0.2929 AUC 10 1.5831 1.4183 1.7479 0.2533 0.2118 0.2949

Tabla V. 25 Análisis de regresión entre la dosis, Cmax y el área bajo la curva (AUC, AUCt) para la subpoblación con aclaramiento plasmático 3.0 L/h.

n Coeficiente Exponente Parámetro Estima IC95% Estima IC95%

Cmax 10 -0.7484 -0.8773 -0.6195 0.3175 0.2850 0.3500 AUCt 10 1.2111 1.0361 1.3861 0.3250 0.2809 0.3691 AUC 10 1.2339 1.0706 1.3972 0.3210 0.2798 0.3621

En las tablas V. 24 y V.25 se presentan los intervalos de confianza obtenidos

(IC95%) en del análisis de regresión de la dosis v.s Cmax, dosis v.s AUC y dosis v.s

AUCt para la subpoblación con aclaramiento plasmático 1.7 y 3 L/h, respectivamente.

En ambas subpoblaciones, los intervalos de confianza del 95% para el exponente no

incluyen el 1, por lo tanto el Cmax, AUC y AUCt no son proporcionales a la dosis en el

rango de 2000 a 20000 mg.

V.3.1.4. Validación del modelo

Los percentiles del 5, 50 (mediana) y 95 % de las observaciones obtenidas

después de la simulación de 1000 pacientes se han representado gráficamente. Como

se puede observar en la gráfica, las observaciones plasmáticas de ciclofosfamida se

encuentra en el interior de del intervalo de confianza del 90% para ambas

subpoblaciones


218

Tiempo (h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5

Percentil 95, subCl=1.7L/hMediana, sub Cl =1.7L/hPercentil 5, sub Cl=1.7l/hObservaciones

Tiempo (h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Log

conc

entra

ción

pla

smát

ica

(ug/

mL)

0

1

2

3

4

5

Percentil 95, sub Cl=3 L/hMediana, sub Cl=3L/hPercentil 5, sub Cl=3 L/hObservaciones

Figura V. 59 Comprobación visual predictiva (“Visual predictive check”). Percentil 5%, mediana (Percentil 50%) y Percentil 95% para cada una de las subpoblaciones (CL=1.7L/h y CL=3 L/h).

Conclusiones

219

VI. CONCLUSIONES

1. La ciclofosfamida es administrada en perfusión IV continua durante 96 horas,

sin embargo las concentraciones plasmáticas no alcanzan un estado

estacionario debido a que el aclaramiento no es constante.

2. El modelo con inducción enzimática lineal propuesto es capaz de describir

adecuadamente la evolución temporal de las concentraciones plasmáticas de

ciclofosfamida tras su administración a dosis altas de ciclofosfamida.

3. La característica principal de este modelo es el significado fisiológico de sus

parámetros puesto que coinciden con los estimados por otros autores a través

de diferentes metodologías.

4. El modelo mecanístico basado en la inducción enzimática, donde la

farmacocinética del inductor y el pool de enzima hacen un buen balance para

describir la autoinducción de la ciclofosfamida. Es razonable creer que la

ciclofosfamida afecte su propia eliminación e incremente la velocidad de

producción del enzima y por tanto incrementando la cantidad de enzima

incremente su eliminación.

5. Desde el punto de vista farmacogenómico, la existencia de diversos

isoenzimas encargados de metabolizar la ciclofosfamida sugiere la posibilidad

de identificar diferentes subpoblaciones de pacientes en cuanto a su perfil de

autoinducción. Con el modelo 5 se pueden de diferenciar dos subpoblaciones

con diferente aclaramiento.

6. Los parámetros farmacocinéticos poblacionales de ciclofosfamida, estimados

mediante el modelo no lineal de efectos mixtos, son el volumen de distribución

23.7 L (IC95% 17.8 a 28.2 L), aclaramiento plasmático 1.7 L/h (IC95%: 1.25 a

2.15 L/h) y incremento del aclaramiento plasmático 1.3 L/h (IC95%: 0.93 a


220

1.67 L/h) que diferencia a las dos subpoblaciones, constante de inducción

KENZ 0.0179 h-1 (IC95%: 0.0042 a 0.0316 h-1) y la pendiente SCp 0.0212

mL/µg·h-1 (IC95%: 0.0075 a 0.0349 mL/µg·h-1). La proporción de pacientes

pertenecientes a subpoblación 1(CL=1.7 L/h) y 2 (CL= 3.0 L/h) es 43.1%

(IC95%: 23.1 a 63.1%) y 56.9% (IC95%: 36.9 a 76.9%), respectivamente.

7. El modelo ha sido evaluado mediante la comprobación visual predictiva

“Visual Predictive Check” para cada subpoblación.

8. En el análisis exploratorio de las covariables posiblemente las más

importantes son las relacionadas con la función hepática (LDH, relación

ALAT/ASAT.) y las interacciones como la administración de antagonistas 5-

HT3.

9. El incremento de la dosis produce un efecto no lineal tanto en la exposición

como en el Cmax debido a la autoinducción dependiente de la concentración

plasmática de ciclofosfamida.

Anexos

221

ANEXOS

ANEXO 1 Acrónimos.

AC Adriamicina y ciclofosfamida ∆Cl Incremento del aclaramiento ∆FMO Cambio de la función mínima objetiva AIC Criterio de información de Akaike A(D) Adriamicina ALAT Alanina-amino-transferasa ALDH Aldehído deshidrogenasa AMT Dosis administrada en mg ANC Recuento absoluto de neutrófilos ASAT Aspartato-amino-transferasa ASCO American Society of Clinical Oncology AUC Área bajo la curva AUCt Área bajo la curva hasta tiempo t B BCNU BSO Butionina-sulfoximina C,CFA or CP Ciclofosfamida CAF Cafeína CALGB Cancer and Leukemia Group B Cb Carboplatino CBP Ciclofosfamida, BCNU y carboplatino CBZ Carbamazepina CBZ-E Carbamazepina-10-11-epoxide CCbT o CTCb Ciclofosfamida, carboplatino y tiotepa CCF Cromatografía en capa fina Ce Concentración plasmática estimada CFA Ciclofosfamida CG Cromatografía gaseosa CL/Clp Aclaramiento plasmático total CLind Aclaramiento inducible CLnon Aclaramiento no inducible CL4OHCP Aclaramiento de 4-hidroxiciclopfosfamida CLAE Cromatografía líquida de alta eficacia CMT Especifica el número del compartimento Crs Creatinina sérica Cmax Concentración máxima C0 Concentración inicial cP Cisplatino


222

Cpexp Concentración experimental de ciclofosfamida Cpteórica Concentración teórica de ciclofosfamida CT Ciclofosfamida y tiotepa CTC Ciclofosfamida, carboplatino y tiotepa Ct Concentración teórica CVP Ciclofosfamida, etopósido y cisplatino CYP Citocromo C∞. Concentración en estado estacionario 2DCECP Decloroetilciclofosfamida DE Desviación estándar DNFH Dinitrofenilhidracina DLCO Difusión del pulmón para el monóxido de carbono DV Variable dependiente E Epirrubicina EE- Ajustado de cada modelo ECOG Eastern Cooperative Oncologic Group

EC50 Concentración que produce la mitad del efecto máximo de inducción

Emax Efecto máximo EM Espectroscopia de masas EST Clasificación de las subpoblaciones ETA/ω Variabilidad interindividual Enz/ENZ Enzima ERR Error estándar relativo FA Fosfatasa alcalina F 5-Fluorouracilo FAC/CAF 5-fluoruracilo, adriamicina y ciclofosfamida FEC 5-fluoruracilo, epirubicina y ciclofosfamida FEV Fracción de eyección ventricular FID Flame-inonization detection FMO Función mínima objetiva FO First Order FOCEI First Order Conditional with Interaction G Glucosa G5% Glucosa 5% GAM Generalised Additive Modeling G-CSF Factores estimulantes de colonias granulocíticas GM-CSF Factores estimulantes de granulocíticas-monocíticas GGT Gamma-glutaril-transferasa GST Glutatión S transferasa HDCT High-dose chemotherapy Hb Hemoglobina IC Intervalo de confianza

Anexos

223

IC50 Concentración que produce la mitad del efecto máximo de inhibición

i.v. Intravenosa ID Identificación de las pacientes IPRED Predicciones individuales IWRES Residuales ponderados individuales

KENZ Constante de producción y eliminación de la actividad enzimática

KENZin Constante de producción de la actividad enzimática KENZout Constante de eliminación de la actividad enzimática Km Constante Michaelis-Menten k0 Velocidad constante de orden 0 LD Límite de Determinación Ln Logaritmo neperiano MDV Variable dependiente “missing” MDZ Midazolam M/MX Metrotrexato MESNA 2-mercanosulfonato sódico MPE Media del error de predicción NA No aplicable NaCl Cloruro sodico NAD Nicotin-adenin dinucleótido NPEM Método no paramétrico de maxima expectación NPML Método no paramétrico de maxima verosimilitud NSABP National Surgical Adjuvant Breast and Bowel Project 4OHCFA 4hidroxiciclofosfamida par Número total de parámetros en el modelo P Platino/ carboplatino PB Fenitoína PIV Perfusión IV PK Farmacocinética PD Farmacodinámia PM Mostaza fosfamida PNFH p-nitrofenilhidracina PO Per os Pop Clasificación de las subpoblaciones PRED Predicciones poblacionales PVC 3-Polivinil de cloruro PX Paraxantina Q Constante de intercambio entre compartimentos RATE Velocidad de administración en mg/h RCPH Reinfusión de células precursoras hematopoyéticas RR Riesgo relativo


224

RES Residuales Run Fichero control RV Razón de verosimilitud SC Superficie corporal SCp Pendiente de la función lineal SIM Single ion monitoring SS Suma de cuadrados de los residuales STAMP-I Solid Tumor Autologous Marrow Program-I STAMP-V Solid Tumor Autologous Marrow Program-V T Taxanos (Paclitaxel / Docetaxel). t/TIME Tiempo

t50% El tiempo necesario para que la concentración plasmática se reduzca a la mitad

T1/2 Semivida de eliminación

T90 Tiempo durante el cual la concentración de principioactivo es superior al 90% de la concentración inicial.

Tt Tiotepa V Etopósido V/Vd Volumen de distribución VIH virus de la inmunodeficiencia humana Vmax Velocidad maxima VO Vía oral WRES Residuales Ponderados UPP Unión a proteínas plasmáticas UV-Vis Ultravioleta visible σ Variabilidad intraindividual

Anexos

225

ANEXO 2 Consentimiento informado de los pacientes para la monitorización de las concentraciones de ciclofosfamida.

Hoja de consentimiento informado Hospital Universitario Dr. Peset.

ANEXO 3 Solicitud de monitorización de concentraciones plasmáticas de ciclofosfamida.


226

Anexos

227

ANEXO 4 Características antropométricas de los pacientes.

La descripción de los pacientes con números correlativos, corresponden al orden en

que fueron incluidos en el estudio como se encuentran descritos en esta Memoria. La referencia

del hospital al que pertenecen las pacientes: “1” Hospital Clínico Universitario de Valencia y “2”

Hospital Dr Peset de Valencia. Fueron excluidas del estudio, por no pertenecer a la población, las

pacientes 3, 4, 9, 19, 27, 47, 55, 58. En la tabla A.4. se presentan las características

antropométricas de los pacientes junto con la dosis total de ciclofosfamida administrada, 6 g/m2(“-

”): no determinado.

Tabla A4. Características antropométricas de la población (I).

Paciente Hospital Edad (años) Peso (kg) Talla (cm) Superficie Corporal (m2) Dosis (mg)

1 1 38 52.0 150 1.47 8800 2 1 48 83.3 164 1.90 11400 5 1 47 80.0 150 1.80 10800 6 1 47 81.0 155 1.86 11160 7 1 40 62.0 157 1.60 9600 8 1 48 84.0 158 1.90 11400

10 1 59 87.5 165 2.00 8840 11 1 54 50.9 154 1.47 11200 12 1 47 86.0 151 1.87 9000 13 1 52 74.6 153 1.50 10680 14 1 51 72.0 160 1.78 11560 15 1 37 66.0 159 1.70 10200 16 1 33 74.0 158 1.80 10800 17 1 56 68.5 155 1.70 10200 18 1 44 74.0 166 1.84 11040 20 1 58 62.5 154 1.63 9760 21 1 55 85.0 149 1.88 11280 22 1 49 72.7 156 1.78 10660 23 1 56 75.5 156 1.77 10620


228

Tabla A.4. Características antropométricas de la población (II).

Paciente Hospital Edad (años) Peso (kg) Talla (cm) Superficie Corporal (m2) Dosis (mg)

24 1 30 78.0 164 1.85 11280 25 1 35 66.0 158 1.67 10200 26 1 45 63.0 162 1.67 10080 28 1 42 74.0 167 1.83 11480 29 1 51 66.0 156 1.66 10140 30 1 39 53.3 162 1.56 9200 31 1 51 72.2 153 1.70 10480 32 1 49 45.5 149 1.37 8220 33 1 52 58.5 159 1.60 9600 34 1 38 54.0 162 1.57 9630 35 1 36 96.6 163 2.01 12560 36 1 61 64.2 156 1.64 9960 37 1 53 69.6 155 1.69 10380 38 1 49 53.8 150 1.48 8980 39 1 58 77.0 157 1.78 10980 40 1 34 56.0 159 1.57 9420 41 1 49 66.6 159 1.69 10260 42 1 61 62.5 164 1.68 10140 43 2 54 75.0 159 1.78 10920 44 2 38 69.5 157 1.70 10444 45 2 31 54.0 168 1.61 9480 46 2 57 85.0 167 1.94 11040 48 2 46 99.3 165 2.05 12780 49 1 48 71.0 155 1.70 10400 50 1 55 86.2 159 1.88 11400 51 1 59 73.0 151 1.69 10440 52 1 49 65.0 154 1.63 9960 53 1 55 72.7 151 1.69 10140 54 1 33 60.9 167 1.68 10020

Anexos

229

Tabla A.4. Características antropométricas de la población (III).

Paciente Hospital Edad(años) Peso(kg) Talla (cm) SuperficieCorporal(m2) Dosis (mg)

56 1 39 70.6 157 1.71 10500 57 1 46 64.0 154 1.62 9720 59 1 49 67.0 148 1.61 10080 60 1 32 49.5 157 1.47 8760


230

ANEXO 5 Diagnóstico de los pacientes

En la tabla A.5. se muestra el diagnostico de los pacientes incluidos en el estudio. Así, se

distinguen los pacientes con diagnóstico histológico de adenocarcinoma de mama en estadio II y

III con más de 4 ganglios axilares afectados tras cirugía reglada sin resto tumoral (>4 ganglios

afectados tras cirugía), los pacientes con diagnóstico histológico de adenocarcinoma de mama

en estadio II y III con más de 10 ganglios axilares afectados tras quimioterapia neoadyuvante

(>10 ganglios afectados) y los pacientes con carcinoma inflamatorio de mama (11.9%). las

características de la población en cuanto a uno de los factores pronósticos como es el número

de ganglios afectados.

Tabla A.5. Número de ganglios afectados de cada una de las pacientes incluidas Paciente Número de ganglios afectados Paciente Número de ganglios afectados

1 > 10 ganglios afectados 32 > 10 ganglios afectados 2 > 10 ganglios afectados 33 > 10 ganglios afectados 5 carcinoma inflamatorio 34 > 4 ganglios afectados tras cirugía 6 > 10 ganglios afectados 35 > 10 ganglios afectados 7 carcinoma inflamatorio 36 > 10 ganglios afectados 8 > 10 ganglios afectados 37 > 10 ganglios afectados

10 > 4 ganglios afectados tras cirugía 38 > 10 ganglios afectados

11 > 4 ganglios afectados tras cirugía 39 > 10 ganglios afectados 12 > 4 ganglios afectados tras cirugía 40 > 10 ganglios afectados 13 > 4 ganglios afectados tras cirugía 41 > 10 ganglios afectados 14 > 4 ganglios afectados tras cirugía 42 > 10 ganglios afectados 15 carcinoma inflamatorio 43 > 10 ganglios afectados 16 > 10 ganglios afectados 44 > 10 ganglios afectados 17 > 10 ganglios afectados 45 > 4 ganglios afectados tras cirugía 18 > 10 ganglios afectados 46 > 10 ganglios afectados 20 > 10 ganglios afectados 48 > 4 ganglios afectados tras cirugía 21 > 4 ganglios afectados tras cirugía 49 > 10 ganglios afectados

22 > 10 ganglios afectados 50 > 10 ganglios afectados 23 > 10 ganglios afectados 51 > 4 ganglios afectados tras cirugía

24 carcinoma inflamatorio 52 > 10 ganglios afectados 25 > 10 ganglios afectados 53 > 10 ganglios afectados 26 > 10 ganglios afectados 54 > 10 ganglios afectados 28 carcinoma inflamatorio 56 carcinoma inflamatorio 29 > 4 ganglios afectados tras cirugía 57 > 4 ganglios afectados tras cirugía 30 > 4 ganglios afectados tras cirugía 59 > 4 ganglios afectados tras cirugía 31 > 4 ganglios afectados tras cirugía 60 > 4 ganglios afectados tras cirugía

Anexos

231

ANEXO 6 Concentraciones plasmáticas de ciclofosfamida de los pacientes monitorizados, tiempo de muestreo y dosis.

En la tabla A.6. se muestran el tiempo de muestreo y los valores de concentración

plasmática de ciclofosfamida dosis y velocidad de perfusión para cada uno de los pacientes del

estudio.

Tabla A.6. Concentración plasmática ciclofosfamida, tiempo de muestreo y dosis (I).

CFA Dosis Velocidad de

perfusión Paciente Nº

muestra Tiempo

(h) (µg/mL) mg mg/h

1.00 1 19.00 35.30 8800 84.21

1.00 2 45.00 24.84

1.00 3 69.00 18.82

1.00 4 95.00 15.75

2.00 1 20.50 16.60 11400 120.00

2.00 2 44.50 46.26

2.00 3 68.25 47.85

2.00 4 94.75 47.57

2.00 5 95.75 22.61

2.00 6 99.37 3.52

5.00 1 17.00 58.10 10800 109.38

5.00 2 43.00 35.74

5.00 3 67.00 40.77

5.00 4 94.50 36.49

6.00 1 19.00 62.89 11160 117.47

6.00 2 43.00 61.05

6.00 3 96.00 42.46

6.00 4 100.00 12.65

7.00 1 19.00 25.92 9600 100.00

7.00 2 24.00 58.84

7.00 3 51.00 32.21

7.00 4 96.00 44.96

7.00 5 100.00 12.65


232

Tabla A.6. Concentración plasmática ciclofosfamida, tiempo de muestreo y dosis (II).



muestra Tiempo (h)

(µg/mL) mg mg/h 8.00 1 36.00 65.45 11400 118.97 8.00 2 60.00 63.09 8.00 3 77.00 57.08 8.00 4 96.00 48.86

10.00 1 6.00 18.81 8840 90.2 10.00 2 24.00 41.78 10.00 3 48.00 36.32 10.00 4 72.00 40.38 10.00 5 96.00 40.47 10.00 6 99.00 26.65 11.00 1 6.00 25.95 11200 105.51 11.00 2 24.00 43.77 11.00 3 48.00 38.32 11.00 4 72.00 37.88 11.00 5 96.10 29.52 11.00 6 97.00 26.74 12.00 1 24.00 23.29 9000 93.75 12.00 2 48.00 20.85 12.00 3 72.00 19.37 12.00 4 95.50 19.41 12.00 5 100.00 17.51 12.00 6 102.00 13.31 13.00 1 8.00 21.79 10680 119.32 13.00 2 24.00 47.09

13.00 3 90.50 36.28

13.00 4 92.50 30.28

14.00 1 6.00 9.65 11560 120.41

14.00 2 24.00 31.70

14.00 3 48.25 29.63

14.00 4 72.00 24.24

14.00 5 96.00 16.95

Anexos

233

Tabla A.6. Concentración plasmática ciclofosfamida, tiempo de muestreo y dosis (III).

Dosis Velocidad de perfusión Paciente

Nº muestra

Tiempo (h) CFA

(µg/mL) mg mg/h

15.00 1 6.00 21.30 10200 108.51 15.00 2 24.25 32.10 15.00 3 48.25 28.94 15.00 4 72.25 31.07 15.00 5 94.00 32.98 15.00 6 95.00 18.50 15.00 7 97.00 14.83 16.00 1 22.00 42.68 10800 112.21 16.00 2 46.00 28.00 16.00 3 70.00 35.06 16.00 4 94.00 23.16 16.00 5 96.25 17.85 16.00 6 97.75 12.48 17.00 1 6.00 31.91 10200 106.52 17.00 2 24.00 19.90 17.00 3 47.75 30.52 17.00 4 71.75 16.12 17.00 5 95.75 20.69 18.00 1 6.00 18.01 11040 115.00 18.00 2 24.00 33.89 18.00 3 48.00 34.52 18.00 4 72.00 30.90 18.00 5 97.00 29.07 18.00 6 99.33 24.63 18.00 7 101.33 10.78 20.00 1 6.00 10.03 9760 96.47 20.00 2 24.00 20.29 20.00 3 48.33 25.64 20.00 4 72.50 18.58 20.00 5 96.50 15.74 20.00 6 103.17 15.95 20.00 7 105.17 13.26


234

Tabla A.6. Concentración plasmática ciclofosfamida, tiempo de muestreo y dosis (IV).



muestra Tiempo (h)

(µg/mL) mg mg/h 21.00 1 6.00 15.47 10280 118.73 21.00 2 24.00 37.09 21.00 3 48.00 33.67 21.00 4 72.00 33.55 21.00 5 96.00 19.76 21.00 6 97.00 23.03 21.00 7 99.00 18.05 22.00 1 6.00 19.27 10660 111.04 22.00 2 24.50 39.03 22.00 3 47.17 28.99 22.00 4 73.17 31.71 22.00 5 96.00 17.07 22.00 6 97.00 14.90 22.00 7 99.00 6.67 23.00 1 6.00 32.99 10620 110.63 23.00 2 24.00 49.27 23.00 3 48.00 45.64 23.00 4 72.00 35.69 23.00 5 96.00 26.47 23.00 6 97.00 21.66 23.00 7 99.00 18.19 24.00 1 6.00 16.55 11280 117.50 24.00 2 24.00 26.65 24.00 3 48.00 23.91 24.00 4 72.00 23.33 24.00 5 96.00 21.93 24.00 6 97.00 20.33 24.00 7 99.00 11.26 25.00 1 6.00 15.71 10200 105.00 25.00 2 24.00 18.24 25.00 3 48.00 24.83 25.00 4 96.00 31.07

Anexos

235

Tabla A.6. Concentración plasmática ciclofosfamida, tiempo de muestreo y dosis (V).



muestra Tiempo (h)

(µg/mL) mg mg/h 25.00 5 97.00 27.10 25.00 6 99.00 14.77 26.00 1 6.00 17.17 10080 105.00 26.00 2 23.83 25.24 26.00 3 47.83 38.76 26.00 4 70.50 34.59 26.00 5 94.92 30.81 26.00 6 98.42 19.09 26.00 7 100.41 16.08 28.00 1 6.00 22.49 11480 119.58 28.00 2 48.00 43.06 28.00 3 95.00 31.55 28.00 4 96.75 14.67 29.00 1 5.00 3.79 9600 100.00 29.00 2 24.50 37.45 29.00 3 48.67 30.04 29.00 4 72.25 26.86 29.00 5 98.25 24.55 30.00 1 5.50 17.48 2300 95.63 30.00 2 23.55 38.75 2300 99.65 30.00 3 47.47 38.83 2300 88.29 30.00 4 73.45 28.17 2300 102.09 30.00 5 96.25 25.30 30.00 6 96.78 20.95 31.00 1 10.75 40.48 2620 118.28 31.00 2 22.75 50.35 2620 124.76 31.00 3 45.68 46.02 2620 104.80 31.00 4 69.92 32.38 2620 116.70 31.00 5 90.50 27.37 31.00 6 91.00 26.91 31.00 7 91.58 26.49 32.00 1 8.83 19.74 2055 83.70 32.00 2 22.83 22.41 2055 87.26


236

Tabla A.6. Concentración plasmática ciclofosfamida, tiempo de muestreo y dosis (VI).



muestra Tiempo (h)

(µg/mL) mg mg/h 32.00 3 42.83 23.38 2055 85.45 32.00 4 72.83 24.10 2055 86.89 32.00 5 97.33 25.23 32.00 6 97.92 18.52 33.00 1 6.58 17.45 4800 103.58 33.00 2 23.25 26.11 33.00 3 47.20 26.73 2400 99.59 33.00 72 2400 104.12 33.00 4 94.66 25.94 34.00 1 11.75 29.94 2340 96.86 34.00 2 22.84 41.53 2340 100.21 34.00 3 46.75 41.73 2340 97.50 34.00 4 70.59 39.96 2340 99.79 34.00 5 94.59 27.97 34.00 6 95.09 21.12 34.00 7 95.59 23.85 35.00 0 3140 120.45 35.00 1 23.00 54.30 3140 124.11 35.00 2 47.50 58.36 3140 135.34 35.00 3 72.00 52.00 3140 116.30 35.00 4 98.50 45.48 36.00 1 5.50 24.16 2490 111.16 36.00 2 22.60 59.45 2490 108.26 36.00 3 45.60 47.52 2490 105.96 36.00 4 72.00 42.34 2490 102.68 36.00 5 94.00 42.39 36.00 6 94.50 42.08 36.00 7 95.00 37.81 37.00 0 2595 107.45 37.00 1 24.42 58.99 2595 103.80 37.00 2 48.50 41.16 2595 110.66 37.00 3 73.75 37.71 2595 115.59 37.00 4 98.00 22.03 38.00 1 13.50 37.26 2245 92.77

Anexos

237

Tabla A.6. Concentración plasmática ciclofosfamida, tiempo de muestreo y dosis (VII).



muestra Tiempo (h)

(µg/mL)) mg mg/h 38.00 2 25.33 42.15 2245 105.40 38.00 3 49.25 30.46 2245 92.39 38.00 4 70.75 25.88 2245 89.62 38.00 5 95.50 47.21 38.00 6 96.16 35.20 38.00 7 96.75 29.87 39.00 1 7.00 20.37 2745 109.15 39.00 2 31.00 52.56 2745 108.93 39.00 3 55.00 53.84 2745 113.52 39.00 4 79.00 43.74 2745 112.41 39.00 5 98.75 41.37 39.00 6 99.25 48.62 39.00 7 99.75 49.73 40.00 1 16.42 27.08 2355 105.13 40.00 2 47.50 26.13 2345 101.29 40.00 3 70.00 28.77 2345 100.00 40.00 4 94.00 29.53 2345 100.43 40.00 5 94.35 14.38 40.00 6 97.00 21.74 41.00 1 4.92 32.77 2365 106.88 41.00 2 26.08 43.65 7095 100.48 41.00 3 49.41 34.24 41.00 4 75.08 31.87 41.00 5 103.08 33.36 41.00 6 103.58 30.50 41.00 7 104.08 28.44 42.00 1 5.08 17.58 2535 96.94 42.00 2 26.00 51.60 2535 108.57 42.00 3 49.58 40.85 2535 120.71 42.00 4 75.42 30.77 2535 112.92 42.00 5 94.25 49.22 42.00 6 95.75 23.52 43.00 1 6.00 8.96 2730 116.42 43.00 2 26.66 31.45 2730 109.20 43.00 3 51.08 21.41 2730 113.04


238

Tabla A.6. Concentración plasmática ciclofosfamida, tiempo de muestreo y dosis (VIII).


perfusión Paciente Nº muestra Tiempo (h) (µg/mL) mg mg/h

43.00 4 74.82 20.46 2730 128.17 43.00 5 99.08 4.30 44.00 1 47.92 39.31 2610 107.45 44.00 2 71.50 53.34 2610 104.44 44.00 3 97.00 44.54 2610 112.79 44.00 4 97.50 31.56 2610 112.06 44.00 5 100.00 21.21 45.00 1 6.00 51.29 2370 97.53 45.00 2 22.00 67.18 2370 98.75 45.00 3 46.50 52.33 2370 101.72 45.00 4 71.00 28.48 2370 98.78 45.00 5 95.66 47.84 45.00 6 97.66 39.06 46.00 1 6.16 41.01 2760 115.00 46.00 2 24.41 50.56 2760 120.00 46.00 3 47.50 39.29 2760 104.94 46.00 4 71.50 41.91 2760 133.13 46.00 5 98.00 34.41 46.00 6 99.16 41.40 46.00 7 101.33 31.80 48.00 1 24.25 47.00 3195 133.13 48.00 2 48.08 71.09 3195 126.28 48.00 3 67.66 23.69 3195 184.30 48.00 4 93.75 26.91 3195 122.41 48.00 5 94.25 25.06 48.00 6 97.00 19.08 49.00 1 16.41 35.39 2600 107.00 49.00 2 27.16 50.90 2600 111.59 49.00 3 49.50 43.29 2600 107.00 49.00 4 75.41 36.70 2600 122.32 49.00 5 93.50 34.33 49.00 6 95.16 32.83

Anexos

239

Tabla A.6. Concentración plasmática ciclofosfamida, tiempo de muestreo y dosis (IX).



50.00 1 12.50 33.29 2850 122.32 50.00 2 23.16 37.29 2850 133.80 50.00 3 48.83 43.46 2850 126.39 50.00 4 72.83 34.03 2850 102.55 50.00 5 91.46 38.88 50.00 6 92.24 34.16 51.00 1 16.83 31.44 2610 102.55 51.00 2 21.42 37.28 2610 116.52 51.00 3 54.75 32.43 2610 110.81 51.00 4 66.42 26.06 2610 112.02 51.00 5 107.25 50.68 52.00 1 6.66 19.64 2490 103.75 52.00 2 25.12 34.95 2490 101.43 52.00 3 50.83 30.74 2490 105.73 52.00 4 74.00 34.42 2490 112.02 52.00 5 96.00 34.59 52.00 6 98.16 33.22 52.00 7 98.75 26.61 53.00 1 6.92 17.11 2535 105.63 53.00 2 26.92 32.40 2535 100.73 53.00 3 50.00 28.32 2535 107.64 53.00 4 72.42 34.82 2535 108.57 53.00 5 97.25 39.82 53.00 6 97.83 33.86 53.00 7 98.33 26.98 54.00 1 4.33 11.63 2505 108.21 54.00 2 24.50 35.65 2505 106.37 54.00 3 50.50 48.48 2505 103.30 54.00 4 73.58 40.10 2505 98.62 54.00 5 95.50 33.33 54.00 6 95.67 33.12


240

Tabla A.6. Concentración plasmática ciclofosfamida, tiempo de muestreo y dosis (X).



56.00 1 2.25 11.78 2625 109.38 56.00 2 25.75 55.41 2625 120.23 56.00 3 48.83 49.19 2625 118.61 56.00 4 73.75 33.77 2625 118.61 56.00 5 95.75 38.69 56.00 6 96.25 29.51 57.00 1 5.92 20.28 2430 103.40 57.00 2 18.75 39.96 2430 108.72 57.00 3 43.92 51.17 2430 103.85 57.00 4 73.17 60.91 2430 108.00 57.00 5 94.92 47.99 57.00 6 95.83 35.63 59.00 1 6.58 21.02 2520 111.75 59.00 2 25.25 35.16 2520 99.60 59.00 3 30.75 20.61 2520 98.60 59.00 4 50.17 35.38 2520 124.44 59.00 5 95.08 38.23 59.00 6 96.08 24.93 59.00 7 97.58 20.90 60.00 1 16.25 48.36 2190 90.01 60.00 2 25.25 57.81 2190 92.54 60.00 3 49.63 71.59 2190 93.19 60.00 4 73.40 62.84 2190 97.33 60.00 5 95.00 48.96 60.00 6 96.83 39.82

Anexos

241

ANEXO 7 Relación concentración plasmática tiempo para cada paciente.

En la tabla A.7. se muestran las relación concentración plasmática tiempo para cada

paciente del estudio.

Figura A.7. Relación concentración plasmática tiempo para cada paciente (I).

Paciente 1

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 2

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 5

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 6

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 7

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 8

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70


242

Figura A.7. Relación concentración plasmática tiempo para cada paciente (II).

Paciente 10

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 11

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 12

Tiempo (h)

20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 13

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 14

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 15

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Anexos

243

Figura A.7. Relación concentración plasmática tiempo para cada paciente (III).

Paciente 16

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 17

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 18

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 20

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 21

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 22

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70


244

Figura A.7. Relación concentración plasmática tiempo para cada paciente (IV).

Paciente 23

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 24

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 25

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 26

Tiempo (h)

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 28

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 29

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Anexos

245

Figura A.7. Relación concentración plasmática tiempo para cada paciente (V).

Paciente 30

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 31

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 32

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 33

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 34

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 35

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70


246

Figura A.7. Relación concentración plasmática tiempo para cada paciente (VI).

Paciente 36

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 37

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 38

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 39

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 40

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 41

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Anexos

247

Figura A.7. Relación concentración plasmática tiempo para cada paciente (VII).

Paciente 42

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 43

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 44

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 45

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 46

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 48

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70


248

Figura A.7. Relación concentración plasmática tiempo para cada paciente (VIII).

Paciente 49

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 50

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 51

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 52

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 53

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 54

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Anexos

249

Figura A.7. Relación concentración plasmática tiempo para cada paciente (IX).

Paciente 56

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 57

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 59

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70

Paciente 60

Tiempo (h)

0 20 40 60 80 100 120

Con

cent

raci

ón d

e ci

clof

osfa

mid

a (u

g/m

L)

0

10

20

30

40

50

60

70


250

ANEXO 8 Subpoblaciones.

En la Tabla A.8. se muestran a que subpoblación pertenecen las pacientes

subpoblación 1 con CL 3 L/h subpoblación 2 con CL 1.7 L/h.

Tabla A.8.Subpoblaciones (I)

Paciente Subpoblación

1 1

2 1 5 2

6 2 7 2

8 2 10 2

11 2 12 1

13 2 14 1

15 1 16 1

17 1 18 1

20 1 21 1

22 1 23 2

24 1 25 1

25 1 26 1

28 1 29 1

30 2 31 2

32 1 33 1

34 2 35 2

Anexos

251

Tabla A.8. Subpoblaciones (II)

Paciente Subpoblación

36 2

37 2 38 2

39 2 40 1

41 2 42 2

43 1 44 2

45 2 46 2

48 2 49 2

50 2 51 2

52 2 53 1

54 2 56 2

57 2 59 1

60 2


252

ANEXO 9 Covariables.

En la tabla A.9. se muestran las covariables para cada uno de los pacientes del estudio.

Tabla A.9. Covariables (I)

Paciente Peso Talla Fracción Eyección Edad BSA

1 52.0 150 0.61 38.40 1.46 2 83.3 164 0.66 47.93 1.90 5 80.0 150 0.68 46.86 1.75 6 81.0 155 0.79 46.68 1.80 7 62.0 157 0.62 39.99 1.62 8 84.0 158 0.52 48.29 1.85 10 50.9 154 0.80 58.52 1.47 11 86.0 156 0.65 54.44 1.86 12 74.6 153 0.79 46.52 1.72 13 72.0 160 0.72 51.50 1.75 14 84.0 161 0.80 50.92 - 15 66.0 159 0.72 37.02 1.68 16 74.0 158 0.69 33.37 1.76 17 68.5 155 0.72 56.36 1.68 18 74.0 166 0.69 44.44 1.82 20 62.5 154 0.65 58.10 1.61 21 85.0 149 0.82 55.24 1.79 22 72.7 156 0.69 48.76 1.73 23 75.5 156 0.61 56.18 1.76 24 78.0 164 0.71 29.65 1.85 25 66.0 158 0.60 35.42 1.67 26 63.0 162 0.62 45.06 1.67 28 74.0 167 0.63 41.84 1.83 29 66.0 156 - 51.00 - 30 53.3 162 0.55 39.41 1.56 31 72.2 153 0.79 50.58 1.70 32 45.5 149 0.71 48.93 1.37 33 58.5 159 0.75 52.36 1.60 34 54.0 162 0.69 37.97 1.57 35 96.6 163 0.69 36.08 2.01

Anexos

253

Tabla A.9. Covariables (II).

Paciente Peso Talla Fracción Eyección Edad BSA

36 64.2 156 0.69 60.58 1.64 37 69.6 155 0.74 53.00 1.69 38 53.8 150 0.76 49.27 1.48 39 77.0 157 0.61 57.98 1.78 40 56.0 159 0.79 33.78 1.57 41 66.6 159 0.48 49.24 1.69 42 62.5 164 0.55 60.79 1.68 43 75.0 159 0.60 54.19 1.78 44 69.5 157 0.50 38.32 1.70 45 54.0 168 0.45 30.65 1.61 46 85.0 167 0.48 56.86 1.94 48 99.3 165 0.53 46.18 2.05 49 71.0 155 0.58 47.55 1.70 50 86.2 159 0.39 55.34 1.90 51 73.0 151 - 59.75 - 52 65.0 154 - 50.17 - 53 72.7 151 0.63 56.25 - 54 60.9 167 - 34.42 - 56 70.6 157 0.76 39.00 - 57 64.0 154 0.73 46.25 - 59 67.0 148 0.57 49.00 - 60 49.5 157 0.57 32.58 -


254

Tabla A.9. Covariables (III).

Paciente Glucosa Urea Ac. úrico Creatinina Proteínas

totales

1 84.0 26.0 2.7 0.7 7.8 2 117.0 36.0 4.4 1.0 6.8 5 123.0 26.0 4.4 0.8 6.9 6 94.0 26.0 1.1 0.8 6.7 7 90.0 25.0 1.9 0.6 5.4 8 96.0 30.0 6.2 0.9 7.2 10 126.0 30.0 3.8 0.7 6.5 11 125.0 25.0 2.9 0.8 6.2 12 101.0 30.0 5.5 0.9 6.9 13 104.0 23.0 2.4 0.9 6.9 14 95.0 17.0 - 0.8 6.6 15 96.0 22.0 3.5 0.7 6.6 16 131.0 16.0 2.1 0.8 6.9 17 98.0 40.0 3.4 0.8 7.9 18 94.0 38.1 4.0 0.8 7.3 20 126.0 20.0 4.6 0.8 6.4 21 104.0 32.0 6.4 0.8 7.7 22 117.0 38.0 6.0 0.8 6.6 23 62.0 29.0 2.6 0.7 6.7 24 82.0 30.0 3.5 0.8 7.1 25 83.0 21.0 2.7 0.7 5.9 26 92.0 38.0 3.4 0.8 6.9 28 207.0 19.0 4.0 0.9 7.1 29 - - - 0.7 7.1 30 88.0 20.0 4.1 0.6 7.4 31 108.0 29.0 5.0 0.7 6.1 32 143.0 27.0 4.3 0.7 6.8 33 100.0 24.0 4.2 0.6 5.9 34 121.0 33.0 4.0 0.7 6.2 35 79.0 37.0 6.1 0.7 6.1 36 118.0 28.0 5.7 0.8 5.8 37 104.0 27.0 4.3 0.7 6.0 38 114.0 23.0 4.7 0.9 6.6 39 112.0 29.0 6.1 1.2 6.8 40 103.0 31.0 1.7 0.7 6.7 41 99.0 54.0 4.9 0.8 7.2 42 96.0 22.0 4.1 0.8 6.7 43 223.0 30.0 9.8 0.6 7.3

Anexos

255

Tabla A.9. Covariables (IV).

Paciente Glucosa Urea Ac. úrico Creatinina Proteínas

totales

44 120.0 26.0 3.9 0.6 5.9 45 213.0 22.0 3.0 0.6 5.4 46 96.0 33.0 7.1 1.0 6.4 48 107.0 29.0 5.6 0.8 6.3 49 90.0 28.0 4.9 0.7 7.1 50 93.0 30.0 2.5 0.7 7.5 51 112.0 35.0 1.8 0.8 6.8 52 134.0 143.0 5.1 2.0 6.7 53 146.0 76.0 3.1 1.2 - 54 107.0 33.0 - 0.6 - 56 100.0 19.0 - 0.8 7.1 57 111.0 56.0 - 0.7 6.7 59 125.0 46.0 1.3 0.6 7.4 60 129.0 35.0 - 0.6 6.4


256

Tabla A.9. Covariables (V).

Paciente ALAT ASAT ALAT/ASAT GGT LDH

1 32 23 1.39 21 111 2 13 12 1.08 14 149 5 10 10 1.00 18 160 6 11 10 1.10 6 39 7 8 6 1.33 7 137 8 17 11 1.55 10 169

10 11 9 1.22 7 130 11 8 6 1.33 40 202 12 15 6 2.50 18 135 13 26 12 2.17 16 128 14 72 36 2.00 22 230 15 9 5 1.80 12 111 16 9 9 1.00 10 112 17 26 15 1.73 6 163 18 10 7 1.43 6 128 20 9 5 1.80 12 160 21 33 20 1.65 16 177 22 16 9 1.78 38 220 23 7 6 1.17 4 132 24 56 6 9.33 12 113 25 7 7 1.00 5 106 26 66 16 4.13 8 120 28 29 12 2.42 24 175 29 36 20 1.80 48 282 30 17 24 0.71 17 248 31 79 65 1.22 31 428 32 21 21 1.00 40 241 33 59 27 2.19 64 282 34 62 36 1.72 19 250 35 61 26 2.35 40 284 36 28 18 1.56 47 520 37 15 13 1.15 16 250 38 35 18 1.94 33 318 39 26 24 1.08 16 379 40 18 27 0.67 8 209 41 17 27 0.63 28 394 42 15 18 0.83 21 205

Anexos

257

Tabla A.9. Covariables (VI).

Paciente ALAT ASAT ALAT/ASAT GGT LDH

43 53 33 1.61 64 277 44 118 56 2.11 22 368 45 80 47 1.70 14 314 46 11 11 1.00 22 293 48 31 18 1.72 25 402 49 34 31 1.10 16 287 50 121 65 1.86 455 614 51 7 20 0.35 75 513 52 35 14 2.50 111 226 53 42 42 1.00 221 294 54 43 35 1.23 39 228 56 36 20 1.80 48 282 57 15 15 1.00 20 200 59 81 29 2.79 71 687 60 34 43 0.79 12 387


258

Tabla A.9. Covariables (VII).

Paciente Hemoglobina Plaquetas TP TTPA

1 11.6 268,000 11.0 34.2 2 10.6 355,000 10.8 25.4 5 13.5 128,000 11.0 25.0 6 12.2 224,000 11.7 32.4 7 11.9 136,000 13.4 37.4 8 13.3 314,000 11.5 30.4

10 12.0 217,000 11.0 28.0 11 10.9 295,000 11.2 33.9 12 13.4 263,000 11.5 36.0 13 13.1 293,000 10.7 20.9 14 11.4 160,000 10.9 26.3 15 11.2 233,000 10.9 27.8 16 10.8 216,000 12.5 28.5 17 11.8 208,000 12.9 28.3 18 12.3 73,000 12.2 29.2 20 7.8 257,000 10.5 26.3 21 12.5 226,000 12.1 31.1 22 10.9 220,000 12.6 27.5 23 11.4 166,000 11.7 25.7 24 12.0 579,000 11.3 29.2 25 9.9 197,000 12.9 33.8 26 12.1 143,000 12.7 30.7 28 10.4 134,000 12.2 38.6 29 8.2 12,000 13.7 46.2 30 11.3 238,000 12.7 31.7 31 12.1 97,000 11.9 25.1 32 10.8 95,000 11.5 22.5 33 9.5 284,000 10.0 25.5 34 10.0 277,000 11.0 30.0 35 9.7 131,000 11.2 28.6 36 8.8 273,000 12.0 25.5 37 10.3 201,000 11.6 25.4 38 9.2 263,000 11.5 24.4 39 9.9 332,000 11.2 37.2 40 10.6 214,000 11.6 31.7 41 11.7 228,000 11.2 33.2 42 12.9 254,000 12.2 28.8 43 10.7 280,000 12.0 89.0

Anexos

259

Tabla A.9. Covariables (VIII).

Paciente Hemoglobina Plaquetas TP TTPA

44 10.3 139,000 12.0 29.0 45 9.1 109,000 13.0 31.0 46 9.2 114,000 11.0 37.0 48 10.9 218,000 12.0 26.0 49 11.0 198,000 12.4 36.9 50 10.3 58,000 10.4 32.1 51 10.7 29,000 12.0 34.2 52 7.7 6,000 11.7 34.9 53 7.6 12,000 13.3 57.0 54 9.7 30,000 10.8 29.0 56 7.8 130,000 12.6 46.2 57 8.8 24,000 12.4 39.5 59 11.0 46,000 11.4 34.7 60 8.4 98,000 13.1 36.1


260

Tabla A.9. Covariables (IX).

Paciente Fibrinógeno Bilirrubina 5HT3

1 2.8 0.6 Ondansetrón 2 4.3 0.5 Ondansetrón 5 2.3 0.5 Ondansetrón 6 3.8 0.4 Ondansetrón 7 3.2 0.2 Ondansetrón 8 3.7 0.4 Ondansetrón 10 2.4 0.7 Granisetrón 11 4.2 0.3 Ondansetrón 12 3.0 0.3 Ondansetrón 13 4.2 0.3 Granisetrón 14 2.7 - Ondansetrón 15 2.7 0.4 Ondansetrón 16 2.7 0.2 Ondansetrón 17 2.7 0.3 Tropisetrón 18 3.1 0.7 Tropisetrón 20 2.7 0.6 Tropisetrón 21 3.4 0.5 Tropisetrón 22 3.2 0.4 Tropisetrón 23 3.6 0.2 Tropisetrón 24 3.7 0.3 Tropisetrón 25 1.8 0.2 Tropisetrón 26 1.9 0.5 Tropisetrón 28 2.4 0.3 Tropisetrón 29 3.5 - Tropisetrón 30 2.9 0.7 Tropisetrón 31 2.6 0.4 Tropisetrón 32 2.2 0.4 Tropisetrón 33 3.1 0.4 Tropisetrón 34 2.4 0.5 Tropisetrón 35 2.2 0.4 Tropisetrón 36 3.1 0.4 Tropisetrón 37 4.1 0.5 Tropisetrón 38 3.0 0.6 Tropisetrón 39 3.8 0.5 Tropisetrón 40 2.7 0.3 Tropisetrón 41 2.9 0.5 Tropisetrón 42 3.1 0.5 Tropisetrón 43 2.9 0.5 Ondansetrón

Anexos

261

Tabla A.9. Covariables (X).

Paciente Fibrinógeno Bilirrubina 5HT3

44 3.2 0.2 Ondansetrón 45 2.8 0.4 Ondansetrón 46 3.1 0.2 Ondansetrón 48 2.4 0.4 Ondansetrón 49 3.1 0.6 Tropisetrón 50 6.8 0.5 Tropisetrón 51 5.2 0.8 Tropisetrón 52 6.4 0.9 Tropisetrón 53 8.1 0.5 Tropisetrón 54 2.8 - Tropisetrón 56 3.5 - Ondansetrón 57 2.8 - Ondansetrón 59 4.1 0.3 Ondansetrón 60 4.9 - Ondansetrón

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